超值赛题分享大礼包，你的“六一”礼物来咯！

2020腾讯广告算法大赛初赛正在紧张而又激烈的进行中，我们邀请前两周的周冠军为参赛选手准备了一份实用赛题干货分享，希望给大家一些参考和借鉴，助你轻松高效应战！
大家好，我是王贺，在本届腾讯广告算法大赛初赛阶段的得分为1.458744，暂列排行榜第一名。上一次分享的文章——《大神干货：冠军选手分享解题思路，助你轻松突围初赛》，是否对大家上分有所帮助？这一次我又结合之前的实战经验，总结了一些赛题思路以供参考和讨论。
1.特征提取
CountVectorizer, TfidfVectorizer
可以考虑词频统计特征，保留用户历史序列中的所有点击ID信息，当然tfidf也可以一起使用，这样下来会有90多w维；也可以考虑在参数上进行设置，如max_feature和min_df，以减少维度。可以考虑对所有ID类特征都进行这样的操作。
梳理下我们还有哪些特征可以加的，我想到的其实并不多，对于有效的特征会进行一系列的扩展，比如提取用户行为序列中creative_id的向量表示，可以使用不同的embedding方式，基本的glove、word2vec、deepwalk或者fasttext都是可以尝试的。对于tfidf后的结果进行主题分类，基本的SVD、LDA、NMF也都有尝试。
2.后处理方法
后处理方法还是有千分位的提升，方法比较简单，在很多分类问题中都会产生奇效。下面给出优化过程，对应本赛题，输入的概率矩阵是n*10。

3.模型选择
Lightgbm：使用起来非常方便，不过很难往高分突破，用来进行融合还是蛮不错的。另外，在实践中使用gender的概率结果进行融合不能产生正向的效果，建议仅使用age的概率结果与nn进行融合。
BiLSTM：我们首先选取三个比较强的ID特征，例如creative_id，ad_id和advertiser_id（这是我所选择的三输入，当然还能进行更多尝试，或者进行ID交叉组合构建新的序列），然后进行word2vec预训练得到embedding向量，对应三个bilstm层。对于其它构造出来的特征对应Dense层，最后进行concat。结构非常简单，收益也是非常高的。
经过bilstm后进行mean pooling或者max pooling，可以进一步考虑bilstm后接attention层。然后与其它特征concat后，再经过几层的mlp后作为接sigmoid或者softmax得到最终结果。
像attention、gru、lstm等操作基本上已经成为这道赛题的标配，暴力尝试组合就常常会有效果，如同堆积木一样，使用这些通用方式能堆出你想要的结构。
DIN：序列建模，我们可以将本赛题任务转化为CTR问题，模型能够利用用户行为序列有效地刻画用户的行为兴趣，在用户行为丰富的情况下，有效利用用户历史行为数据精准地预估CTR（age/gender）。DIN引入attention模块，对用户行为序列中的embedding向量进行weighted-sum pooling。
最后祝各位取得优异成绩。

这份赛题大礼是否直击你的需求，让你有种茅塞顿开的感觉？希望各位选手再接再厉，继续享受这场技术人专属的竞技盛宴，取得优异的成绩！
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