2020腾讯广告算法大赛初赛rank6，复赛rank11方案简单分享及代码开源

比赛链接：https://algo.qq.com

以下是Top-20队伍公布名单：

写在前面

先简单介绍下我们队伍的情况，队伍名称：日晨，我们队伍由三名在校生组成，昵称分别为：istar、lyu、wujie(我)。
最终的结果可以说是稍微有点遗憾了，和rank10只相差了0.0002左右的分数，错失了去深圳总部答辩学习（旅游玩耍）的机会哈哈。
因没有参与答辩，不会过多的包装，简洁迅速地解析我们的方案，并且我们会把一些有用没用的trick过一遍，希望可以帮到大家～

赛题分析

本次赛题给出一组用户在长度为 91 天(3 个月)的时间窗 口内的广告点击历史记录作为训练数据集。每条记录中包含了日期(从 1 到 91)、用户信息 (年龄，性别)，被点击的广告的信息(素材 id、广告 id、产品 id、产品类目 id、广告主 id、广告主行业 id 等)，以及该用户当天点击该广告的次数。详细说明请Click～
然后需要我们预测用户的性别和年龄段（主办方已将年龄提前分桶好）

可以看到给出的特征并不多，本次题目总结来说是脱敏数据下的nlp分类问题，由于数据均为脱敏处理，所以使用bert等一些预训练模型基本是没有可能。

方案分析

我们的方案主要从三个方面去介绍，特征工程，模型的选择以及模型的融合。

特征工程

在特征工程方面上，我们并没有做太多的尝试，因为对于这些大量的稀疏类别特征，刻画一些真正work的特征需要大量的业务知识，而我们作为在校生，更看重对于后面两部分的尝试并验证一些最新的想法吧。

我们的特征工程包括以下五部分：
Word2vec、Deepwalk、TfidfVectorizer、CountVectorizer、Target-encoding

Word2vec：提取词向量，输入的是各个用户按照时间的点击序列；

w2v = Word2Vec(input_docs, size=embed_size, sg=1, window=20, seed=2020, workers=64, min_count=1, iter=10)

Deepwalk：提取词向量，输入的是从各个用户id和特征id在构造好的图上随机游走的序列；

model = Word2Vec(sentences, size=L, sg=1, window=10, seed=1024, workers=64, min_count=1, iter=15)

TfidfVectorizer：统计特征，因输出维度很大，会使用七个弱模型stacking，在作为最终模型的输入；
CountVectorizer：统计特征，输出维度很大，与TfidfVectorizer处理方法一致；

#七个弱模型如下
model_list = [
    ['LogisticRegression', LogisticRegression(random_state=1017, C=3)],
    ['SGDClassifier', SGDClassifier(random_state=1017, loss='log')],
    ['PassiveAggressiveClassifier', PassiveAggressiveClassifier(random_state=1017, C=2)],
    ['RidgeClassfiy', RidgeClassifier(random_state=1017)],
    ['LinearSVC', LinearSVC(random_state=1017)],
    ['BernoulliNB', BernoulliNB()],
    ['MultinomialNB', MultinomialNB()] 

Target-encoding：使用训练集的标签20分类五折交叉统计一些特征信息，比如用户各个id的一个概率值，最后进行mean和max。

模型的选择

如今各大比赛方案选择的模型无非两种，树模型和神经网络，对于这一道数据过亿的超大规模数据题目，NN无疑是最佳的选择。

特征提取

在经过embedding的提取后，我们需要进一步提取特征，使用的是最常见的LSTM、CNN、GRU；
通过多种搭积木的方法，再经过不断的调试，可以得到许多效果不错的模型；
模型网络结构可以参考下面的开源链接。

数据增广

nlp的数据增广并没有cv的骚操作多，最常见的就是增加、删除、替换、翻转、打乱。
在本赛题中，我们着重使用了翻转和打乱这两个操作，提分非常明显。

对于脱敏数据的数据增广上，我们有了进一步的思考，对embedding矩阵引入对抗样本的概念，梯度反向求导加到原有的embedding矩阵上，这一操作也是在单模上有了千分位的提升。值得一提的是，我们的对抗样本只用了最基本的FGM算法，因为机器计算资源有限，没能尝试PGD、FreeLB等更高级的算法。

当然，我们对测试集也有进行数据增广，在推理结果时，额外使用翻转这一个操作，对模型的两个输出进行平均处理。

调整学习率

因为这个赛题的特殊性，万分位的提升都可以影响最终的排名，因此学习率这一块必须认真考虑。
我们尝试了三种不同的学习率调整方法，还尝试了warmup等方法：
ReduceLROnPlateau（验证集）；
周期性学习率调整；
余弦退火调整学习率。

最终选择的是ReduceLROnPlateau（验证集）和周期性学习率调整。

有意思的尝试

这里说一下，我们尝试的一些小trick和一些方法的心得吧（不一定有效）。

• Label-Smoothing（标签平滑），这个trick在 cv分类里面经常用到且有效的方法，在这道nlp题目里起不到一丝的作用，甚至还会有反作用。
• Pseudo-Labelling（ 伪标签），这个一般应用到小型数据集中会有奇效，在针对这个大型数据集上，我们也是绞尽脑汁，从模型的输出分辨困难样本和错误样本，例如对错误样本更换标签等等，在单模上有1k左右的提升，但在stacking里效果不明显。
• 自蒸馏，因为有些用户是机器人等等的情况，导致标签存在一些不准确的情况，模型很可能被这些不准确的标签误导。我们尝试了自蒸馏的方式，将最终stacking模型的五折测试集输出，训练集的out-of-fold的结果与真正标签以3:7混合作为训练新模型的标签。单折age线下可以提升到5215+，效果很明显，但stacking效果也不明显。
• 对抗样本，在cv里的对抗训练对于普通样本效果一般会变差，但在nlp里面效果会变好，这也是值得关注的一个点。

模型的融合

模型的融合主要尝试了平均融合、加权融合、LGBstacking、NNstacking；
还尝试了一些参考皮尔逊相关系数剔除部分输出特征再stacking的方法；

经过线下线上尝试，最稳定的是NNstacking，一直保持线下线上一致，并且可以比平均融合线上高出1个k左右的分数。

TOP-10方案总结

决赛答辩结束后，再抽空总结一下前排大佬的方案～

代码开源

wujie的GitHub开源：链接????
lyu的GitHub开源：链接????
istar的GitHub开源：链接????

写在最后

腾讯这一年一度的算法大赛无疑是很值得参加的，基本国内的竞赛大佬都有出现，只有硬碰硬，我们才能接触到最前沿的业务和学习到最先进的算法～
感谢两个队友这三个月的战斗以及交流，相互学习，共同成长～
感谢腾讯给予复赛选手的免费4*v100资源（还得吐槽一下那个cos桶，坑了我200）～
明年有机会再见????～

最后

以上就是虚幻板凳为你收集整理的2020腾讯广告算法大赛初赛rank6，复赛rank11方案简单分享及代码开源的全部内容，希望文章能够帮你解决2020腾讯广告算法大赛初赛rank6，复赛rank11方案简单分享及代码开源所遇到的程序开发问题。

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