一、背景

算法领域的实践项目都有着类似的处理流程，一通百通。通过分析过去竞赛的高分解法，了解并总结竞赛的常用思路，最后复用经验到其他同类型竞赛当中。

Step 1 - 查看该类型问题的任务要求，思考问题解决方法
Step 2 - 观察数据集格式和内容，思考数据处理方法
Step 3 - 阅读以往同类型项目Baseline
Step 4 - 复现提供的任意一个Baseline，尝试修改达到不同效果
Step 5 - 总结自己的问题处理流程，沉淀方法【需提交自己的笔记】-【5月28日23：59截止】
Step 6 - 直接上手全新的同类型赛事，检验自己的方法【需提交自己的成绩】-【5月31日23：59截止】

二、经典竞赛分析

1、天池杯-安泰杯跨境电商智能算法大赛

1）赛题

天池杯-安泰杯跨境电商智能算法大赛

比赛背景和意图

该比赛是一个电商推荐系统的预测竞赛，旨在通过利用用户行为数据，特别是成熟国家和待成熟国家的用户购买数据，来预测用户的购买行为。具体来说，参赛者需要预测待成熟国家（yy国和zz国）用户的最后一条购买数据，并提交每个用户的预测Top30结果。

比赛类型

这是一个典型的推荐系统预测竞赛，具体目标是通过分析用户的历史行为数据，建立模型来预测用户的未来购买行为。比赛的挑战在于如何有效利用稠密的成熟国家数据和稀疏的待成熟国家数据，提升推荐算法的准确性。

技术思路

1. 基于协同过滤的推荐算法

协同过滤算法是推荐系统中常用的方法，主要分为基于用户和基于物品的协同过滤。以下是两个方向的详细思路：

用户协同过滤：

数据预处理：将用户的购买记录转化为用户-商品矩阵。
相似度计算：计算用户之间的相似度（如使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等）。
推荐预测：根据相似用户的购买行为预测目标用户的购买倾向。
融合成熟国家数据：利用xx国用户的购买数据，通过构建混合模型或迁移学习的方法，提升yy国和zz国用户的推荐效果。

物品协同过滤：

数据预处理：同样将购买记录转化为用户-商品矩阵。
相似度计算：计算商品之间的相似度（如基于共现频率或内容特征）。
推荐预测：根据用户已购买商品的相似商品进行推荐。
稀疏数据处理：对于yy国和zz国的稀疏数据，通过填补稀疏矩阵或降维技术（如SVD）提高推荐效果。

1. 基于深度学习的推荐算法

深度学习在推荐系统中的应用日益广泛，以下是基于深度学习的两种实现思路：

基于Autoencoder的推荐系统：

数据编码：使用Autoencoder将用户的购买行为数据编码成低维向量。
模型训练：通过重构误差来训练Autoencoder，学习用户的潜在兴趣表示。
推荐生成：根据重构后的用户兴趣向量，推荐Top30商品。
跨域数据融合：通过联合训练或多任务学习的方式，将xx国的稠密数据和yy、zz国的稀疏数据结合起来，提高推荐性能。

基于神经协同过滤（NCF）的推荐系统：

模型架构：设计结合MLP（多层感知器）和矩阵分解的神经网络模型。
数据输入：将用户和商品的特征输入神经网络，进行特征交互和融合。
模型训练：使用用户的购买记录作为训练数据，通过负采样生成负样本，优化二分类损失函数。
推荐生成：通过模型输出的预测评分，生成Top30的商品推荐列表。
利用预训练模型：在xx国数据上预训练模型，然后在yy和zz国数据上进行微调，适应不同国家用户的特定需求。

2）数据集

比赛数据：https://pan.baidu.com/s/1rHXSI44LjIi_dwDN5dZkFg 提取码: 2h6q

3）Baseline讲解

https://github.com/RainFung/Tianchi-AntaiCup-International-E-commerce-Artificial-Intelligence-Challenge/tree/master#%E8%B5%9B%E9%A2%98%E6%95%B0%E6%8D%AE

4）Baseline复现

2、智慧海洋练习赛

1）赛题

智慧海洋练习赛

这是一场基于位置数据的海上目标智能识别和作业行为分析的机器学习竞赛。参赛者需要通过分析渔船北斗设备的位置数据，判断出渔船的作业类型（拖网作业、围网作业、流刺网作业）。初赛阶段提供了脱敏后的北斗数据，而复赛阶段将引入AIS轨迹数据辅助北斗数据进行分析。比赛的主要评价指标是三个类别（拖网、围网、刺网）的F1值的平均值，结果越大越好。

技术思路一：基于传统机器学习的方法

1. 数据预处理：

处理缺失值和异常值：通过插值、填充等方法处理信号丢失和设备故障导致的缺失数据。
特征工程：提取时间特征（如早晚、周末等），速度和方向的变化率，以及轨迹的形态特征（如直线、曲线等）。

1. 特征提取：

轨迹特征：如平均速度、最大速度、方向变化频率等。
时空特征：如时间间隔、地理位置聚类（使用DBSCAN或HDBSCAN等算法）。

1. 模型训练：

使用传统的机器学习算法如随机森林、支持向量机（SVM）、梯度提升决策树（GBDT）等进行分类。
交叉验证选择最优模型和参数。

1. 模型评估：

使用F1-score作为评价指标，选择各个类别的最优阈值。

技术思路二：基于深度学习的方法

1. 数据预处理：

与传统方法类似，处理缺失值和异常值。
数据标准化和归一化处理。

1. 特征提取与表示：

使用序列数据模型：如LSTM或GRU处理时间序列数据。
使用卷积神经网络（CNN）提取轨迹图像特征（可以将轨迹转换为图像形式）。

1. 模型训练：

设计混合模型：结合LSTM或GRU处理时间序列特征，CNN处理轨迹图像特征。
使用迁移学习：如预训练的ResNet、Inception等网络提取高层次特征。
使用自监督学习或对比学习方法增强模型的特征提取能力。

1. 模型评估：

使用F1-score进行评估，调整模型结构和参数以优化性能。

2）数据集

链接：https://pan.xunlei.com/s/VMX5JAhFN7ZmPaaCVsHQEVkrA1 提取码：hmtz

3）Baseline讲解

https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/wisdomOcean

4）Baseline复现

三、全新赛事尝试