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1. 比赛结果
- 分数：1.328
- 名次：333/11000
- 只使用了特征 creative_id
2. 思路
- 训练词向量。将每个用户点击过的 creative_id 拼接在一起，作为一篇文章，采用 skip-gram 训练词向量。
处理训练数据。
- 加载训练好的词向量，tokenizer 化每篇文章，将每篇文章 padding 到长度为 200。
- 将用户的 age * 10 + gender 作为标签，进行 one-hot 编码。
构建训练模型。采用一维 CNN 进行文本分类，共分为 20 类。
- 第一层输入层中输入每篇文章。
- 第二层 Embending 层为加载后的词向量，冻结不训练。
- 中间是一维卷积层和池化层。
- 最后是一层输出层采用 softmax 激活函数，进行 20 分类。
- 采用提前停止机制，当 acc 下降时提前结束训练。
- 利用训练后的模型预测测试集。
3. 未来得及进行的尝试
- 多特征
- 模型融合
- 加入 attention
- 采用网格搜索进行超参数调优
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