2019中国高校计算机大赛-大数据挑战赛-query-title-点击率预估，Rank24 解决方案

BDC2019-rank24th

中国高校计算机大赛-大数据挑战赛，Rank24 解决方案

赛题描述：

https://www.kesci.com/home/competition/5cc51043f71088002c5b8840/content/1
我对业务的简单理解：
实际上就是搜索引擎，你搜一个 “我是蔡”，即一个query
对应可能的搜索结果（即title）：①我是蔡虚鲲 ②我是菜徐坤 ③我是共产党的接班人
这时候你很可能就会去点 我是蔡徐坤
这就是这个比赛的任务，给你一个query-title对，让你预测这个query-title对 被点击的概率，即可看做一个二分类问题，标签为0或1.

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方案细节：

lgb两千万数据 分数 a榜 0.590
nn均为纯文本输入，6个nn进行stacking之后分数 a榜 接近0.58.
nn stacking+lgb a榜605 b榜618 。

方案耗时：

6个nn训练时间：共计24小时。
特征生成时间（在1亿数据上）：普通特征1小时，w2v距离特征8小时，tsvd特征1小时。共计10小时。

赛题解决方案：

通过分析可知，
①query和title的相关度（也就是相似度）越高，这个query-title 被点击的概率也就越大，
②query-title的内容越吸引人，被点击的概率也就越大
③可以根据一个query或一个title曾被浏览过/点击过 的次数，来判断这个query/title 的点击概率是不是很高

于是可制定以下方案：
①手动/通过nn，来提取query和title相似度特征（诸如query和title公共词数量，非公共词数量等等）
②通过nn，来提取query-title的语义信息
③对query和title的历史点击率（即如 title出现过的次数 title被点击的次数 title出现过的次数/title被点击的次数）

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所用特征：

所用的相似度特征与其他队无太大差别。
主要还是fuzzy和莱文斯顿这两个库里的相似度特征。

本队的trick特征：

• ctr特征（三个特征即可达到0.578的baesline）：

  • 拿复赛举例，复赛10亿训练数据，我们选取了最后5千万条数据进行训练。
    我们使用了没用来训练的那9.5亿条数据进行groupby(‘title’)[‘label’].agg({‘count’:‘title_count’,‘sum’,‘title_sum’,‘mean’,‘title_ctr’})
    来构造出了点击率特征，count的含义，就是该条title的出现量（投放量），而sum，就是title出现了这么多次，这其中有多少次用户点击了该条title。
    我们对ctr特征进行了**贝叶斯平滑***，以此取得了两个千分位的提升，具体代码已包含在文件中 *
  • 我们没有对query进行统计，这是因为query在测试集和训练集的重复率并不高，所以没法利用query的历史信息。

• tsvd降维特征（3个千的提升）：

  • 我们对query的tfidf矩阵进行tsvd降维。这个特征很多队伍没有用到，原因是tfidf维度过高。
    我们采用的方法是使用了gensim库里的lsi主题模型，lsi的本质即对矩阵进行tsvd降维。
    我们曾尝试降到50维 30维 20维，最终结果为20维效果最佳。

    需要注意的是，具体做法为：
    先把（训练集10亿数据+测试集1.3亿数据）所有的query和title装到一个set里（即去重操作），然后做tfidf出来（用gensim）。（因为tfidf是一个统计值，所以数据量越大越好）
    然后把每条（上面set里的）query的tfidf拿出来，组成一个shape为（query的数量 * tfidf维度）的一个矩阵。
    然后用gensim中的lsi模型进行分解，分解的时候注意设置chunksize，并且使用迭代器（具体的见代码，要不然内存会炸）。

• 在使用fuzzy和莱文斯顿库的时候，首先要将加密的词映射为一个个汉字。（这个特征是后来修正的，有一到两个千的提升。）
  原因，比如编辑距离，如果你按原来的文本，就是如 2125 到2134（两个词），按编辑距离，正常来讲应该是1，但是如果按他本身的文本，2需要变成3，5需要变成4.那么编辑距离就成2了。

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一些提分的操作：
- 5折交叉验证：即5折训练5个模型，最后模型结果取平均，能有一个千分位提升。
- 模型blending/stacking：像这种数据用不完的大数据量比赛，可以使用stacking（因为你可以抽一部分来训练，抽另一部分来做stacking，避免信息泄露），我们在我们抽取的5000W训练集之外又抽取了1000W数据，用这1000W数据对模型结果进行了集合。
- 对投放量（title_count）、点击次数（title_sum）、title下query的种类数（title_nunique_prefix），在训练集和测试集上分别进行了归一化。*
该操作有5个万的提升。
使用的库为 from sklearn import preprocessing 中的QuantileTransformer这个函数。
我们不是用训练集的均值来对测试集归一的，而是fit_transform(train) fir_transform_test
（用训练集的均值对测试集归一化，我们也尝试过，效果没有对训练集和测试集分别归一的好）

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复赛的代码优化：

• 特征生成时：
  经过分析，我们发现我们的时间主要消耗在apply上。 apply本质上为一个for循环，
  所以apply(lambda x:x[0]+x[1]) 效率比 x[0]+x[1]直接做加法，时间上能差百倍。
  所以我们做了以下优化：
  - 特征能在一个apply中做完的，尽量集中在一个apply中做完，不要分着好几个apply做。
  - 对于比如对几列数据取avg/max/sum之类的，都是可以直接x[0]+x[1]这种用python内置的函数 来完成的。

• 多进程时：
  最好不要把一个大变量直接通过形式参数传入到函数里，能把这个变量设置成全局变量，就最好按全局变量处理。
  比如 def test(temp): 其中temp是一个存了几百万数据的一个DataFrame，有的时候python的深拷贝机制就会让temp这个变量占用两倍的内存。
  如果你只想取一个变量的一部分，比如索引为0：10000000的数据，你可以把索引范围传入到函数中。

• 关于多进程并行：
  把文件的索引分块，比如1亿数据，有16个cpu核心，即每块为100000000/16=6250000，运用skiprows和nrows这两个函数，把每一块的起始索引和终止索引传入读文件函数，使用多进程并行读取数据，最后合在一起进行concat。
  这样的文件读取方式可以实现在同等内存消耗量下1亿数据的秒级读取。
  同理，很多pandas函数都可以按如上方式实现并行化。
  关于上述多进程，需要注意的一点，是，不要每一个特征占一个进程，而是应该把一个大变量分成多个小变量，然后每个小变量安排一个进程。
  这样的原因：

- 1.如果每一个特征都占一个进程，那么每一个特征所用时间可能是不均等的，也就是说，你某一个特征做完了，可能另一个特征还没做完，那么此时你就只有一个进程在工作，而另一个进程空下来了。
- 2.如果每一个特征都占一个进程，那么你一个进程就必须操作一个大变量，多个进程就需要操作多个大变量。内存消耗大，效率和先分成多个小变量的效率相等

代码开源：
https://github.com/gaozhanfire/BDC2019-rank24th
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