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一. 背景介绍
广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。而引入同一媒体的跨域数据，可以获得同一广告用户在其他域的行为数据，深度挖掘用户兴趣，丰富用户行为特征。引入其他媒体的广告用户行为数据，也能丰富用户和广告特征。
本赛题希望选手基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。
二. 赛事要求
本赛题提供7天数据用于训练，1天数据用于测试，数据包括目标域（广告域）用户行为日志，用户基本信息，广告素材信息，源域（信息流域）用户行为数据，源域（信息流域）物品基本信息等。希望选手基于给出的数据，识别并生成源域能反映用户兴趣，并能应用于目标域的用户行为特征表示，基于用户行为序列信息，进行源域和目标域的联合建模，预测用户在广告域的点击率。所提供的数据经过脱敏处理，保证数据安全。
三. 赛事数据
（1） 数据来源
此处可以选择全球、上海、新加坡三类数据进行下载，下载完成解压之后将得到train、test的CSV文件，具体细节可结合下文中“数据说明”自行查阅。
（2） 数据说明
四. 实践思路
本次比赛是一个经典点击率预估（CTR）的数据挖掘赛，选手需要通过训练集数据构建相应的模型，然后对测试集数据进行预测，并提交最终的预测结果。其中，在具体CSV文件中，将根据用户的个人数据如年龄、性别、常住地等来预测这个用户是否点击广告。这种类型的任务是典型的二分类问题，模型的预测输出为 0 或 1 （点击：1，未点击：0），在数据集中即表现为label=1或lable=0。
特别地，在考虑类似机器学习问题中，我们通常的分析流程为：
五. 实践代码
#安装相关依赖库 如果是windows系统，cmd命令框中输入pip安装，参考上述环境配置
#!pip install sklearn
#!pip install pandas
#---------------------------------------------------
#导入库
import pandas as pd
#----------------数据探索----------------
# 只使用目标域用户行为数据
train_ads = pd.read_csv('./train/train_data_ads.csv',
usecols=['log_id', 'label', 'user_id', 'age', 'gender', 'residence', 'device_name',
'device_size', 'net_type', 'task_id', 'adv_id', 'creat_type_cd'])
#此处train_ads读取train文件夹中的train_data_ads.csv文件，读取的内容为'log_id', 'label', 'user_id', 'age', 'gender', 'residence', 'device_name',
# 'device_size', 'net_type', 'task_id', 'adv_id', 'creat_type_cd'的各列数据
test_ads = pd.read_csv('./test/test_data_ads.csv',
usecols=['log_id', 'user_id', 'age', 'gender', 'residence', 'device_name',
'device_size', 'net_type', 'task_id', 'adv_id', 'creat_type_cd'])
#此处test_ads读取test文件夹中的test_data_ads.csv文件，读取的内容为'log_id', 'user_id', 'age', 'gender', 'residence', 'device_name',
# 'device_size', 'net_type', 'task_id', 'adv_id', 'creat_type_cd'的各列数据
# 数据集采样
train_ads = pd.concat([
train_ads[train_ads['label'] == 0].sample(70000),
train_ads[train_ads['label'] == 1].sample(10000),
])
#用concat将label分别为0,1且进行采样过后的训练数据拼接起来，其中label为0的训练数据采样70000个，label为1的训练数据则采样10000个
#----------------模型训练----------------
# 加载训练逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
clf.fit(
train_ads.drop(['log_id', 'label', 'user_id'], axis=1),
train_ads['label']
)
#将train_ads中'log_id', 'label', 'user_id'三列丢弃后的数据作为自变量X，将'label'该列的数据作为因变量Y进行逻辑回归;
# 利用X,Y对逻辑回归模型进行训练（调整权重、偏置）
#----------------结果输出----------------
# 模型预测与生成结果文件
test_ads['pctr'] = clf.predict_proba(
test_ads.drop(['log_id', 'user_id'], axis=1),
)[:, 1]
test_ads[['log_id', 'pctr']].to_csv('submission.csv',index=None)
#将test_ads中'log_id', 'user_id'两列丢弃后的数据作为自变量X，利用已训练结束的逻辑回归模型，把最终预测结果按照列向量的形式放入test_ads中的'pctr'列;
# 将处理后的test_ads文件提取'log_id', 'pctr'两列放入到命名为submission.csv的文件中
六. 结论
经过提交submission文件后，得分情况为：
相比之下，排行榜最佳得分情况为：
结合上述对比分析，可得到以下结论：
1. LogisticRegression线性模型对该数据集的拟合效果较差，由于该模型相对简单，从而导致泛化性、鲁棒性较差，不能合理切实地预测数据。
2. 由于数据集庞大，可通过建立神经网络模型来解决该类机器学习问题。其中，可利用pytorch架构的API高效建立模型，并采用老中医式调参的方法获取最优模型以达到最高分数。
七. 备注
提升版本：（成绩0.72）