Urban Region Function Classification Top 2 方案

团队介绍

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，复赛第二

任务描述

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

Environmental Requirement

• Python 3.6
• Pytorch 0.4.0
• sklearn
• numpy
• XGboost
• Lightgbm

思路

特征

• 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

• 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。

• 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）

模型

• 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）

代码使用说明

• 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

• 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

• 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）

• 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）

• ML_stack_model Stacking

  • LightGBM跑概率特征 5-fold

感想

朱群喜：第一次参加这么大型还有奖金的比赛，有点感想哈。作为一名应用数学专业（学的贼烂T﹏T）的3年级直博生（马上4年级了，老了），最近陷入了学术的针扎中，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，要不去玩一玩，算是排解下压力，转移下注意力吧。这次比赛，当然要感谢队友华师大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，以及赛事主办方联合国教科文组织国际工程科技知识中心（IKCEST）、中国工程科技知识中心（CKCEST）、百度公司及西安交通大学的大力支持。最后也祝贺各个进决赛的队伍，希望能从你们那学到点东西。

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。

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