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阿里2015年移动推荐算法竞赛-Ali2015-MobileRecommendation

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简介:
简介:阿里2015年移动推荐算法竞赛(Ali2015-MobileRecommendation)是阿里巴巴举办的专注于移动端个性化推荐技术的比赛,旨在推动智能推荐领域的技术创新和发展。 根据《data_1/README.md》或《data_2/README.md》,下载数据文件后运行TianChi3/main_preprocess.py进行预处理,并逐步执行TianChi3/main_single_model.py以调整和训练模型。 通过上述步骤,可以得到一个F1得分为约10.4%的最佳单个GBDT模型,在第一季中的排名约为第100名。为了提高性能: - 可以修改utils.gen_feats 和 utils.gen_ic_ind_feats 的时间参数来生成更多带标签的数据,这对于处理高度不平衡数据集特别有用。 - 在utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats中添加额外的时间间隔。 - 使用交叉验证选择更优的超参数。

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客服
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  • 2015-Ali2015-MobileRecommendation
    优质
    简介:阿里2015年移动推荐算法竞赛(Ali2015-MobileRecommendation)是阿里巴巴举办的专注于移动端个性化推荐技术的比赛,旨在推动智能推荐领域的技术创新和发展。 根据《data_1/README.md》或《data_2/README.md》,下载数据文件后运行TianChi3/main_preprocess.py进行预处理,并逐步执行TianChi3/main_single_model.py以调整和训练模型。 通过上述步骤,可以得到一个F1得分为约10.4%的最佳单个GBDT模型,在第一季中的排名约为第100名。为了提高性能: - 可以修改utils.gen_feats 和 utils.gen_ic_ind_feats 的时间参数来生成更多带标签的数据,这对于处理高度不平衡数据集特别有用。 - 在utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats中添加额外的时间间隔。 - 使用交叉验证选择更优的超参数。
  • ## 资料.zip
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    本资料包包含阿里移动推荐算法竞赛的相关资源,包括数据集、比赛规则、技术文档和优秀参赛队伍分享的经验贴等。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网解决方案、信息化管理工具、数据库设计与优化、硬件开发平台以及大数据分析等领域的源代码。 包括STM32微控制器系列、ESP8266无线模块、PHP服务器脚本语言框架,QT跨平台应用程序库,Linux系统编程环境,iOS移动应用软件架构,C++面向对象程序设计语言,Java企业级应用开发技术栈,Python通用目的编程语言和Web前端后端一体化解决方案等领域的代码示例。 【项目质量】: 所有提供的源码均经过全面测试验证确保其运行无误。 仅在确认各项功能正常运作的情况下才会发布上线供用户下载使用。 【适用人群】: 针对那些渴望掌握多种技术领域知识的新手或希望进一步深化专业知识的进阶学习者而设计。 非常适合用作毕业设计项目、课程作业任务、实际工程项目启动阶段的研究参考材料等场景应用需求。 【附加价值】: 这些开源代码不仅具有很高的学术研究和教育示范作用,同时也便于直接修改复刻使用。 对于有一定技术水平或对特定技术领域有深入探索兴趣的人来说,在此基础上进行二次开发并拓展更多实用功能是完全可行的。 【沟通交流】: 如果您在实际应用过程中遇到任何疑问或者需要技术支持,请随时与项目维护者联系寻求帮助解答。 我们非常欢迎各位用户积极下载和使用这些资源,并鼓励大家相互学习、分享经验,共同推动技术进步和发展。
  • 天池大数据2015):运用窗口采样与随机森林
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    本项目参加2015年阿里天池大数据竞赛,采用移动窗口采样技术结合随机森林算法进行预测分析,旨在优化模型准确度和效率。 tianchi_bigdata任务:特征(39维)包括用户特征、商品特征、用户-商品特征以及全局比例特征。数据采样采用移动窗口方式,目标值分别为17、15、13、11和9;同时进行不同长度的样本采样实验,即使用全部样本或分别取用一个时间单位(如天)、三个时间单位及七个时间单位的数据集。 训练阶段中正样本数量为15000个,负样本则有130000个。测试数据同样利用移动窗口方法进行变换,并选取了连续三天、五天和九天的片段来实验;最终确定使用九天的时间跨度作为最优模型输入,此时测试集包含大约155万个样本。 结果处理阶段中,筛选置信度为78%以上的部分,挑选出470条有效记录(子集),这一策略使得整体F1值达到约11.46%,在所有参赛队伍中排名第25位。团队名称是“叮当”。 构建模型时采用了随机森林算法,并设计了若干辅助脚本来支持整个流程的顺利执行:combine_feature_txt用于混合正负样本特征;cut_data_set.py负责按照移动窗口方式分割数据集;fetch_feature.py则用来提取所需特征信息;此外,还有专门针对抽样操作编写的脚本如fetch_negative_sample(抽取负样本)和fetch_sample(同时获取正、负样本)。
  • 天池新手体验分享:的实践和解析(附详尽文档).zip
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    本资料为阿里天池平台新手比赛的经验总结,专注于移动场景下的推荐算法应用与深度剖析,并提供详细的操作指南和解析文档。适合初学者快速入门并掌握相关技能。 【项目资源说明】 1. 该项目由团队近期开发完成,代码完整且资料齐全,包括设计文档等相关材料。 2. 已上传的项目源码经过严格测试,功能完善并稳定运行,易于复现。 3. 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可用于借鉴学习或直接作为毕业设计、课程设计、作业以及项目初期演示等用途,并且也适用于初学者进行进阶学习。如果遇到问题,请随时提问,欢迎交流探讨。 4. 对于有一定基础的用户来说,在此基础上修改代码以实现其他功能是可行的,也可以直接应用于毕业论文和课程项目中。 5. 如果您对配置或运行存在疑问,可以提供远程指导和技术支持。 欢迎大家下载并学习此项目内容,并共同进行讨论与交流。
  • 大数据
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    阿里大数据竞赛是由阿里巴巴主办的一项高水平数据科学比赛,吸引全球数据科学家解决实际业务挑战。参赛者运用先进的数据分析技术,在真实场景中提出创新解决方案。 阿里巴巴大数据竞赛提供的原始数据文件大小约为4M左右,包含了大约10万条行为记录、涉及千余名天猫用户及数千个品牌的数据。 参赛者需要预测的用户行为类型包括点击(代码为0)、购买(代码为1)、收藏(代码为2)和加入购物车(代码为3)。提交格式要求将预测结果保存在文本段落件中,每个用户的预测结果以user_id开头,并列出其对应的brand_id。例如:user_id \t brand_id , brand_id , brand_id。 比赛强调调整正负样本比例,在逻辑回归的基础上进行RawLR和MRLR(更合理的样本提取)。此外还推荐了时间因子在UserCF与ItemCF的应用,以及利用聚类后的用户或品牌数据进一步优化模型。例如,可以基于频繁项集/购买模式挖掘来改进ItemCF。 关于特征工程方面,观察到某些商品在被购买前后会出现较多的点击次数;同时发现本月有行为的商品很少会在下个月出现于用户的购买列表中。此外,根据数据分析结果可将用户浏览商品的行为分为两类:无目的浏览与有针对性地查找商品。 模型列表包括了多种逻辑回归及线性支持向量机等算法的应用情况,并提供了每种方法的精度、召回率和F1分数等指标。例如,在进行数据二次处理后,某些模型如LR(model=LinearSVC(C=10, loss=l1), alpha=0.7, degree=2) 的Precision可以达到约16%,而相应的F1 Score则约为3%。 这些分析与建模过程为参赛者提供了丰富的参考信息。
  • 云天池代码Notebook共享.zip
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    此压缩包包含参与阿里云天池算法竞赛中优秀的开源代码及Jupyter Notebook文件,供学习和研究使用。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统、人工智能、物联网技术、信息化管理、数据库设计与优化、硬件开发以及大数据处理等多个领域的源代码。具体包括STM32微控制器相关项目,ESP8266无线模块应用程序,PHP脚本编程,QT图形用户界面框架,Linux系统程序,iOS平台软件,C++和Java语言应用开发,Python机器学习库使用案例,Web前端技术栈构建的网站服务端与客户端代码示例等。 【项目质量】:所有源码均经过严格的功能性测试验证,并确保可以直接运行且功能完备后再进行发布共享。这为使用者提供了可靠的入门资源和支持。 【适用人群】:无论是初学者还是希望深入学习某一特定领域的进阶者,都能从中找到适合自己的技术资料和实践案例;对于在校学生而言,则可以将其作为课程设计、毕业项目或大作业的参考材料;企业内部的技术人员也可以利用这些现成代码进行初期的产品开发与原型验证。 【附加价值】:每个项目的源码都具有较高的学习借鉴意义,同时也便于直接使用或者稍加修改后复刻。对于具有一定技术背景的研究者来说,在此基础上进一步改进和拓展功能将更加得心应手。 我们鼓励用户下载并积极尝试这些资源,并且欢迎大家相互交流心得与经验,共同推动个人及团队的技术成长与发展。
  • 第三届云安全数据集
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    简介:第三届阿里云安全算法竞赛数据集是由阿里云精心准备的一系列真实世界网络安全挑战的数据集合,旨在促进全球安全研究人员和开发者的交流与合作。该数据集涵盖多种类型的安全问题,如恶意软件分析、入侵检测等,为参赛者提供丰富的实战经验。 在信息安全领域,恶意软件的检测与防范是一项至关重要的任务。为了推动技术的进步,阿里云举办了一系列的安全算法挑战赛,其中第三届大赛聚焦于通过API指令序列数据对软件进行分类,旨在识别正常软件与五类恶意软件。本次挑战赛的数据集为参与者提供了丰富的学习和研究资源,下面我们将深入探讨这个数据集的构成及其潜在的应用价值。 该数据集的核心是train.csv文件,这是一个CSV格式的文件,通常包含多列数据,每行代表一个样本。这些列的内容可能包括以下部分: 1. **样本ID**:每个样本都有一个唯一的标识符,方便后续分析和模型训练。 2. **标签**:根据描述,数据集中有两类标签:正常软件(良性)和其他五类恶意软件。这些标签可能是数字编码或字符串形式,用于指示样本所属的类别,是模型训练的目标变量。 3. **API指令序列**:这是数据集的核心部分,记录了Windows可执行程序在沙箱环境中模拟运行时调用的API函数序列。通过分析这些特定的API序列可以识别恶意软件的行为特征。 除了上述信息外,该数据集中还可能包含样本的其他元数据(例如文件大小、创建时间、MD5哈希值等),这有助于模型理解和区分不同的软件行为类型。 为了利用这个数据集进行研究和开发工作,首先需要对提供的API指令序列进行预处理。可以采用词袋模型、TF-IDF方法或者更复杂的LSTM网络来将这些序列转化为机器学习模型能够理解的特征形式。 接下来,在选择合适的机器学习或深度学习算法时,考虑到正常软件样本通常远多于恶意软件样本的情况,需要特别注意解决类别不平衡问题。常见的策略包括过采样和欠采样等技术来平衡各类别的数量,并通过交叉验证及调整超参数等方式优化模型性能。 在评估模型的性能指标方面,可以考虑准确率、精确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线等多种标准。同时,在实际应用中还需要关注模型实时运行时的表现和误报情况等关键因素。 综上所述,第三届阿里云安全算法挑战赛提供的数据集为研究者与工程师提供了一个宝贵的平台,通过分析API指令序列可以探索并构建更高效、准确的恶意软件检测系统以应对日益严峻的信息安全威胁。
  • 2024巴巴全球数学试题
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    2024年阿里巴巴全球数学竞赛试题涵盖代数、几何、概率与算法等多个领域,旨在挑战参赛者的创新思维和深度理解能力。 根据给定的信息,这是一道与数学竞赛相关的题目,涵盖了线性代数、矩阵理论以及组合数学的概念。 ### 2024阿里巴巴全球数学竞赛题目解析 #### 关键知识点一:矩阵理论与线性代数 **题目描述**: - 给定条件中提到了一个矩阵 \(A \in M_2(\mathbb{Z})\),其中 \(M_2(\mathbb{Z})\) 表示所有 2 阶整数矩阵组成的集合。 - 要求矩阵 \(A\) 满足迹(trace)为0的条件,即 \(\text{tr}(A) = 0\)。 - 需要证明对于任意正数 \(C\),存在一个正数 \(T\),使得对于所有向量 \(v \in \mathbb{R}^2\),均能找到一个向量 \(w \in \Gamma\)(假设 \(\Gamma\) 是某个由矩阵 \(A\) 生成的集合),使得 \(|v - w|\) 的模长不大于 \(T\)。 **关键知识点**: 1. **矩阵迹的概念**:矩阵的迹是指矩阵对角线上元素之和,即对于一个 \(n \times n\) 矩阵 \(A = [a_{ij}]\),其迹定义为 \(\text{tr}(A) = a_{11} + a_{22} + \cdots + a_{nn}\)。 2. **行列式和逆矩阵**:题目中提到的 \(\det(A) \neq 0\) 意味着矩阵 \(A\) 的行列式不等于零,因此 \(A\) 是有逆矩阵的。 3. **线性映射**:矩阵 \(A\) 可以视为一个从 \(\mathbb{R}^2\) 到 \(\mathbb{R}^2\) 的线性映射。给定条件 \(\text{tr}(A) = 0\) 意味着这个线性映射在某种意义上是特殊的。 4. **几何意义**:题目中还涉及到向量间的距离问题,这里需要理解向量之间的模长和距离的概念。 #### 关键知识点二:组合数学与几何问题 **题目描述**: - 给定一组字母 \(A, B, C, D, E, F\)。 - 涉及到对这些字母的排列组合问题,例如寻找符合条件的排列或组合。 - 题目中还提到了 \((A, B, C, D)\) 是否为某个特定集合的一部分的问题。 **关键知识点**: 1. **排列与组合**:题目中的排列组合问题是组合数学的核心内容之一。需要掌握基本的排列组合公式及其应用。 2. **计数原理**:解决这类问题时常常需要用到加法原理和乘法原理,以及如何通过这些原理解决实际问题。 3. **特殊集合的性质**:题目中提到的集合可能具有一些特殊的性质,如集合中元素的个数、排列的可能性等。 4. **组合优化**:在给出的有限集合中寻找最优解或者满足特定条件的子集,这涉及到组合优化的概念。 #### 总结 通过以上分析可以看出,2024阿里巴巴全球数学竞赛题目主要考查了参赛者在矩阵理论、线性代数以及组合数学等方面的基础知识和应用能力。对于这些知识点的理解和掌握不仅能够帮助参赛者解答该题目,还能提升他们在其他相关领域的数学素养。