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天池大赛-新闻推荐中的用户行为预测竞赛, Competition TianChi News Recommendation...

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简介：
天池大赛之新闻推荐用户行为预测竞赛，汇聚全球顶尖数据科学家，运用创新算法模型，深入解析并预见用户的新闻阅读习惯与偏好。 在新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛（SOLO赛）中，我参与了比赛并取得了B榜排名第5的成绩。我的解决方案包括以下几方面： **召回方案：** - 使用热度召回、改进的itemCF方法，并结合Swing和item2vec进行多路召回。 - 利用faiss库计算相似文章以解决冷启动问题。 - 采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终为每个用户召回50篇文章。 **排序方案：** - 建立了基于用户行为和文章自身特征的模型，并将召回结果按照1:5的比例划分为正负样本转化为CTR预测任务。 - 使用lightGBM进行五折交叉验证，并根据转化概率对文章进行排名，最终HR @ 5达到了0.27，HR @ 50达到0.49。

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  • 天池大赛-新闻推荐中的用户行为预测竞赛, Competition TianChi News Recommendation...
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    天池大赛之新闻推荐用户行为预测竞赛，汇聚全球顶尖数据科学家，运用创新算法模型，深入解析并预见用户的新闻阅读习惯与偏好。 在新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛（SOLO赛）中，我参与了比赛并取得了B榜排名第5的成绩。我的解决方案包括以下几方面： **召回方案：** - 使用热度召回、改进的itemCF方法，并结合Swing和item2vec进行多路召回。 - 利用faiss库计算相似文章以解决冷启动问题。 - 采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终为每个用户召回50篇文章。 **排序方案：** - 建立了基于用户行为和文章自身特征的模型，并将召回结果按照1:5的比例划分为正负样本转化为CTR预测任务。 - 使用lightGBM进行五折交叉验证，并根据转化概率对文章进行排名，最终HR @ 5达到了0.27，HR @ 50达到0.49。
     
  • 天池精准医疗大赛：糖尿病预测挑战 Tianchi Diabetes Challenge
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    天池精准医疗大赛之糖尿病预测挑战是由阿里云主办的数据竞赛，致力于通过数据分析与机器学习技术提高糖尿病早期预测的准确率，促进个性化医疗的发展。 天池精准医疗大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段。初赛题目是针对2型糖尿病的回归问题，要求根据受检者的体检数据和临床信息预测血糖值；而复赛则是二分类问题，通过体检信息和基因信息判断是否患有妊娠糖尿病。本人作为积极向上团队的一员，在此次精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。 当前代码仓库记录了我在比赛中的思路与代码。在公布初赛结果时，我发现有些参赛队伍的预测效果比我更好，但当时没有深入分析原因，仅将当时的部分代码进行了简单的整理以备后续参考。团队最终提交的复赛版本可以在天池社区技术圈中查看。 项目结构如下： - TianChi-Diabetes - preliminary：初赛代码 - repecharge：复赛代码
     
  • 新浪微博互动预测-天池大数据竞赛.zip
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    该资料包含新浪微博互动预测的大数据竞赛相关文件，适用于数据分析与机器学习爱好者，内含比赛规则、数据集及解决方案等。 天池大数据竞赛微博互动预测.zip 是一个与大数据分析和预测相关的项目，主要集中在社交媒体数据的挖掘和预测上。在这个比赛中，参赛者需要利用提供的微博数据来预测用户之间的互动行为，例如评论、转发、点赞等。这涉及到多个领域的知识，包括数据科学、机器学习、自然语言处理（NLP）以及社交网络分析。 1. 数据科学：在大数据竞赛中，数据是关键。参赛者需要具备数据清洗、预处理、特征工程和数据可视化的能力。数据可能包含大量非结构化信息，如文本、时间戳、用户ID等，需要通过数据科学的方法将其转化为可分析的格式。 2. 机器学习：预测微博互动通常会使用监督学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、逻辑回归或神经网络。这些模型可以训练在历史数据上，学习如何根据用户的行为模式预测未来的互动。 3. 自然语言处理（NLP）：微博内容主要是文本，NLP技术用于理解和提取文本信息。这包括词性标注、实体识别、情感分析和主题建模。通过理解文本的情感倾向、话题和用户的情绪，可以为预测模型提供有价值的信息。 4. 社交网络分析：研究用户之间的互动关系可以形成社交网络，通过网络分析方法（如中心性、社区检测、传播模型）可以揭示用户的行为模式和影响力。这些洞察有助于预测哪些内容可能会引发更多的互动。 5. 特征选择与工程：在数据预处理阶段，特征选择至关重要，需要确定哪些变量对预测目标最有影响。特征工程包括创建新的特征（如用户活跃时间、内容长度、情感得分等），以提高模型的预测能力。 6. 模型评估与优化：使用交叉验证和不同评估指标（如AUC-ROC、精确率、召回率、F1分数）来评估模型性能。通过调整超参数、集成学习或堆叠模型等方式来提升模型的预测准确度。 7. 实时与流式计算：如果数据是实时更新的，参赛者可能还需要掌握实时计算和流处理技术，如Apache Flink或Spark Streaming，以便及时处理新产生的数据并进行预测。 8. 部署与监控：成功模型需要部署到生产环境，这就涉及到了模型的持久化、服务化以及持续监控模型的性能和效果。 天池大数据竞赛微博互动预测项目挑战了参赛者在数据科学全链条上的能力，从数据获取、处理、建模到最终的部署和优化。对于提升数据分析实战技能具有很高的价值。
     
  • 新闻与网页内容推荐及点击预测[Kaggle竞赛]数据集
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    本数据集用于Kaggle竞赛，包含用户在新闻网站上的行为记录和页面属性，旨在通过机器学习模型预测用户的点击行为，优化新闻推荐系统。 新闻和网页内容推荐及点击竞赛涵盖了2016年6月14日至2016年6月28日期间，在新闻内容推荐网站Outbrain上的数据，包括内容推荐及浏览点击情况。
     
  • 天池大数据竞赛中的LSTM预测算法分享
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    本篇文章将详细介绍在天池大数据竞赛中使用的LSTM预测算法，并分享实战经验和技巧。适合数据科学爱好者和参赛者参考学习。 资源包括今年八月份参加天池大数据竞赛的A股公司营收预测所使用的预处理后的数据和对应的算法文件。
     
  • 天池大数据竞赛千里马大赛风险识别与预测赛题Top5.zip
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    该资料包含“千里马大赛”中关于风险识别与预测赛题的前五名队伍的作品和解决方案，适用于对数据竞赛及风险管理感兴趣的用户学习参考。 天池大数据竞赛中的千里马大赛风险识别与预测赛题位列Top5。
     
  • 天池大数据竞赛千里马大赛风险识别与预测赛题Top5.zip
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    本资料包包含天池大数据竞赛“千里马大赛”中关于风险识别与预测任务的前五名参赛队伍解决方案和代码。适合数据科学家、风控从业者学习参考。 大学生参加学科竞赛有许多好处，不仅能够提升个人综合素质，还能为未来的职业发展打下坚实的基础。 首先，学科竞赛是提高专业知识与技能的有效途径。通过参与比赛，学生不仅能深入学习相关知识，还可能接触到最新的科研成果和技术趋势。这有助于拓宽学生的视野，并加深他们对专业领域的理解。在比赛中解决实际问题的过程也锻炼了他们的独立思考和解决问题的能力。 其次，这类活动培养了团队合作精神。很多竞赛项目需要团队协作完成任务，这就促使学生学会如何与他人有效沟通、协调分工等技能，在未来的职业生涯中这些能力同样重要。 此外，学科竞赛也是提升综合能力的有效途径之一。比赛通常涵盖理论知识、实际操作以及创新思维等多个方面的要求，参赛者必须具备全面的素质才能在其中脱颖而出。这种综合性强的能力培养对未来的各种职业发展都有积极作用。 更重要的是，这类活动为学生提供了展示自我和建立自信的机会。通过竞赛平台展现自己专业领域的优势，并获得他人的认可与赞赏，这对学生的自信心及价值观有着积极的影响，有助于他们更加主动地投入学习以及未来的职业生涯规划。 最后，参加学科竞赛对个人职业发展有明显的促进作用。在比赛中表现突出的学生往往能够吸引企业、研究机构等用人单位的关注。赢得奖项不仅丰富了简历的内容，还为进入理想的职位提供了有力的支持。
     
  • 微博预测：2015年天池大数据竞赛-新浪微博互动预测大赛首季基线模型
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    本项目为2015年天池大数据竞赛中“新浪微博互动预测”的首季比赛提供了一个基准参考模型，旨在帮助参赛者理解数据特征并提升预测准确率。 2015年天池大数据竞赛-新浪微博互动预测大赛第一赛季的最新baseline线上结果为：29.327938%。语言版本是Python 3.4，运行环境为Eclipse。 数据集使用的是第一赛季在9月17日更换后的最新数据。具体操作步骤如下： 1、在data文件夹下导入两份最新的训练和预测数据（weibo_train_data.txt 和 weibo_predict_data.txt）。 2、运行main.py脚本，程序会在data目录下生成多个中间结果文件。 最终的结果显示：线下整体准确率为0.3002991674930433，线上整体准确率则为 29.327938%。
     
  • 智能制造质量预测-天池大数据竞赛.zip
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    本数据竞赛聚焦于智能制造领域，旨在通过分析生产过程中的大量数据来预测产品质量，挑战者需运用先进的数据分析与机器学习技术，以提升制造业的质量控制水平。参赛作品包括代码、模型及分析报告等。 天池大数据比赛中的智能制造质量预测项目旨在通过数据分析来提高制造业的质量预测能力。参赛者需要利用提供的数据集开发模型，以更准确地预测制造过程中的质量问题，并提出相应的解决方案。