?专访 | 今日头条2016 Byte Cup大赛实战经验分享：要充分挖掘模

以下是专访内容

呆板之心：角逐前你们对本身有什么预期？

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郭正肖：我是属于随着我的队友一路介入角逐。我本身也算是半路出家，气力并不强。我周围的同窗都在看这方面的书，没有实践，但我的伴侣汇报我也许介入角逐会更有甜头。其时我就想介入什么样的角逐较量好？我发明这次角逐进度拉的较量长，从 8 月到 11 月一共是 3 个多月，时刻一长我就能对这个角逐有更多的相识，学到更多的对象。虽然我也是抱有一些小理想的，能拿个奖什么的。在角逐进程中，我的两个队友给了我很大的辅佐。

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庞亮：我其时看了一下这个角逐的数据，与保举体系相干的。着实与我的规模不是很相干。可是举行方给的数据是文本数据也是个匹配题目。以是最初的设法就是试一下我本身的模子能不能在角逐上 work 一下。我的模子就是谁人 Match-SRNN。然后在做的进程中对这个数据有了更多的相识后，又试了一下其他的模子，由于要做一下 Baseline 和 SRNN 的较量。

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钱乾：我一开始是随着我伴侣一路来做的，他想用 deep learning 的要领去做到。一开始我也是想能不能不消 deep learning 的要领也能把分数做上去。做着做着就越来越对 FM 这个模子感乐趣，最后用本身的代码去实现了一个本身写的 FM 模子。也算是一个进修的进程和一个验证的进程。然后照旧要测试一下将图模子这种对象用在保举规模上是否可行？那么最终验证出来也是可以接管的。这个根基上也是我的一个初志吧

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呆板之心：那你（钱乾）对 FM 这个模子在这次角逐中的示意满足吗？

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钱乾：我其后比拟了一下本身写的 FM 与 C++写的 FM，在优化往后可以或许到达与本来用 C++写的 FM 能到达同样的一个精度吧。

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呆板之心：在介入角逐的三四个月的进程中，有没有一个要害的节点让你们认为本身的模子有了很大的晋升，有信念拿下这个角逐？

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钱乾：有两次吧。第一次也许就是实行行使了 neighbor 的一些数据。而且通过说明之后加了一些 IDF 的一些加权，这个给我的模子带来了一个很大的晋升。这是第一个要害点。

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第二个要害点是，在我回收 deepwalk 这个算法构建特性往后行使示范子，它也给我的模子带来的晋升。

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庞亮：我一开始是实现了一个 baseline，一个最基本的矩阵解析模子。发明结果挺不错，根基上可以进前 50 了。后头有晋升的处所也是和他一样，加了一些 neighbor 的信息，就是一些 implicit 的 feedback，再加上双方的 implicit feedback，就是这样一点点晋升上去的。在精简模子的方面用上一些非对称思绪，让模子越发鲁棒。尚有原本的 SVD++是差池称一种布局，然后就想怎么能把它酿成一个对称的一个布局。

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呆板之心：ASVD++这个算法是你们本身提出来的吗？

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庞亮：是的，但不是这一次角逐提出来的。之前在百度的保举大赛上就行使过，发明它很有结果。这一次是把一部门的 ID 去掉之后，这是新的。

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用完 blending 之后，我们又实行了此外模子，想看看它结果怎么样，不只仅是为了刷分。较量每一个算法的是非。

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呆板之心：这次角逐中有没有对本身不太满足的处所？

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庞亮：也许是数据上吧，潜匿掉了一些词的信息，固然在数据量上的 entry 许多，词表也很大，许多时辰我们没法用上我们已经实习好的 word-embeding 信息，这样就导致我直接拿它来用的话会有一些坚苦，机能上会有丧失。可是我信托在文本上发掘的信息是很有效的。但这次角逐都是用 ID 拿出来的，我们没法 pretrain 这些 ID 的 Word

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钱乾：我们就用了一张表，也是没有效上。

（笔者注：据主办方先容，所给数据原来应该是一个天然说话，可是首要思量到有一些海外的参赛选手对中文并不认识，把笔墨举办 ID 化的处理赏罚，起首举办分词，每个词会有一个 ID，这是独一标识，对每一字也给了一个 VID，用这种情势作为题目的表征）

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庞亮：我们都是但愿能把这些信息用全，每个信息都能带来一点晋升，然后比拟一下每个信息的晋升。这一点较量遗憾。

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呆板之心你们的参赛履历是奈何的？

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郝磊：我介入的较量少，也就三四次吧。

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钱乾：我一样平常就介入 kaggle 吧，有六七次的履历。

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呆板之心：能分享一些角逐履历吗？

（编辑：湖南网）

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