华为赛
案例介绍
• 基于用户对广告任务的历史行为和广告任务属性，预测用户在特定上下文下对某个广告任务的点击概率。
• 个人负责特征处理，算法选型，模型评估。数据处理部分在分析测试集数据进行采样，并去掉部分噪声数据，效果明显提升。
• 模型初期采用lightGBM，在尝试deepfm后发现效果有提升但发现在测试集的得分明显高于验证集，融合lightgbm和deepFM后效果再次提升，最终auc为0.96。
华为赛
案例介绍
2019.06-2019.08 华为DIGIX算法精英大赛--CTR预测 排 名：6 /3100
• 基于用户对广告任务的历史行为和广告任务属性，预测用户在特定上下文下对某个广告任务的点击概率。
• 个人负责特征处理，算法选型，模型评估。数据处理部分在分析测试集数据进行采样，并去掉部分噪声数据，效果明显提升。
• 模型初期采用lightGBM，在尝试deepfm后发现效果有提升但发现在测试集的得分明显高于验证集，融合lightgbm和deepFM后效果再次提升，最终auc为0.96。
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