Urban Region Function Classification Top 2 方案
队名：海疯习习
成员：
- 朱群喜，复旦大学数学系博士，目前在哈佛医学院交流；
- 周杰，华东师范大学计算机系博士，目前在加拿大约克大学交流，曾获得KDD CUP 2017和KDD CUP 2018 Top3.
名次：初赛第一，决赛第一
给定用户访问数据和卫星图片，判断城市用地功能，包括Residential area, School, Industrial park, Railway station, Airport, Park, Shopping area, Administrative district和Hospital9个类别，具体任务描述见官网
- Python 3.6
- Pytorch 0.4.0
- sklearn
- numpy
- XGboost
- Lightgbm
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用户Basic特征
- 1）提取一个地区不同时间段（节假日，工作日，休息日）的统计特征，包括sum，mean，max等8个统计量，由于特征维度过大，使用RF进行特征选择
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用户id特征挖掘
- 1）统计一个用户出现在不同的地方次数，这里以一天表示1次，然后特征中对8个统计量进行统计（注意：样本统计中需要将去当前样本的信息，从而防止透露label信息而过拟合）（主要特征，直接到线上86+）
- 2）统计一个用户全局的Global特征，及一个用户在不同地方次数的统计信息（ps：online的提高也有将近1个百分点）
- 3）用户有规律出入到特征统计，如统计用户节假日情况，将一天分成四个时间段统计用户在这些时间段特征。
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初赛和复赛数据合并，从40w增加到44w样本（复赛大概提高1个点）
- 深度学习模型
- 1）图像特征抽取使Densenet121，获得样本概率，用于stacking（线下0.566375）
- 2）7×26×24特征用dpn26网络进行训练，得到样本概率，用于stacking（线下0.643914）
- 机器学习模型
- 1）Lightgbm模型和Xgboost模型，除了学习率和迭代次数，其他使用默认参数，结合前面抽取特征 （线下0.907）
- stacking
- 使用Lightgbm进行Stacking （线下0.910786，线上0.90203）
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preprocessing 数据预处理
- 1）train.txt, test.txt, train.csv, test.csv生成
- 2）样本npy文件生成，用于深度学习模型
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Feature_extracting 特征抽取 （特征的详细说明，见blog）
- 1）Basic_feature 基础特征
- 2）UserID_feature_local 用户id的local特征抽取
- 3）UserID_feature_global 用户id的global特征抽取
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NN 神经网络模型
- Image和Visit概率特征 5-fold，得到训练的概率特征，测试的概率特征（取平均）
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ML 模型
- LightGBM概率特征 5-fold，得到训练的概率特征，测试的概率特征（取平均）
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ML_stack_model Stacking
- LightGBM跑概率特征 5-fold
朱群喜：第一次参加这么大型还有奖金的比赛，有所感想。作为一名马上要迈入4年级的应用数学专业的直博生，最近陷入了学术的挣扎中，心中的滋味也就自己能体会。偶然间，不知是从哪里，发现了这个比赛，看着标题和奖金感觉挺有吸引力的。仔细想了想，决定去玩一玩，算是排解下压力，转移下注意力。参加比赛的各个队伍都是实力不凡的，这次比赛给大家提供了一个互相交流学习的平台。非常感谢队友华师大NLP周杰（一个热爱在知乎回答问题和github上开源的的少年），以及开源baseline_1, baseline_2的大佬们，还有写这篇blog的博主，当然也感谢赛事主办方联合国教科文组织国际工程科技知识中心（IKCEST）、**工程科技知识中心（CKCEST）、百度公司及西安交通大学的大力支持。
周杰：楼上大佬有些谦虚，是我本科校友，一直特别认真，这次比赛也是废寝忘食。本人小白有幸参与。也算是一直做学术觉得乏味来参与比赛，提高实践能力同时提高对数据对敏锐度。坚信对于任何比赛，付出时间就不会太差，其他事情也是一样，共勉。