开源-BDCI2018面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型Top1解决方案和代码

最新推荐文章于 2024-08-15 10:07:15 发布
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CCF大数据竞赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型
Peter清风
10-28 6204
题目:面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型(2018 CCF-大数据竞赛(联通研究院举办) ) 网址：https://www.datafountain.cn/competitions/311/details 赛题背景： 电信产业作为国家基础产业之一，覆盖广、用户多，在支撑国家建设和发展方面尤为重要。随着互联网技术的快速发展和普及，用户消耗的流量也成井喷态势，近年来，电信运营商推出大量的电信...
【比赛学习笔记】电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配
VariableX的博客
06-26 1410
文章目录数据说明特征工程原始特征统计特征差值特征w2v 特征stacking特征训练与预测 本次借鉴学习的是电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配比赛的TOP2方案。 top2 方案作者：郭大、林有夕 、小兔子乖乖 top2 方案 github 开源地址：https://github.com/PandasCute/2018-CCF-BDCI-China-Unicom-Research-Institute-top2 数据说明 字段 中文名 数据类型 说明 USERID 用户ID VARCHAR2
2018-CCF面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型数据集
01-24
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型数据集，欢迎下载。
面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型训练集和测试集
10-25
面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型训练集和测试集
Python-2018CCF大数据与计算智能大赛面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛复赛第二名解决方案
08-11
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名解决方案
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型
02-24
《2018-CCF大数据与计算智能大赛——面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型》 在当今数字化时代，大数据与计算智能已经成为各行各业，尤其是电信行业的重要研究领域。2018年的中国计算机学会（CCF）大数据...
联通研究院-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型_
09-01
联通研究院推出的智能套餐个性化匹配模型聚焦于电信行业的存量用户，旨在通过数据分析和智能化技术，为每位用户量身定制最适合的套餐方案。该模型在2018年CCF BDCI（中国计算机学会大数据与计算智能大赛）中获得第6...
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名-【多分类，嵌入】.zip
最新发布
01-01
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名-【多分类，嵌入】2018 CCF BDCI 中国联通研究院 Top2=================================================== ========...
面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型(top6)
HuangQinJian
03-26 3708
1、赛题链接：面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型 2、赛题任务： 利用已有的用户属性(如个人基本信息、用户画像信息等)、终端属性(如终端品牌等)、业务属性、消费习惯及偏好匹配用户最合适的套餐，对用户进行推送，完成后续个性化服务。 3、数据解读及预处理： 多分类任务–>11分类；根据service_type来划分套餐 ，一类8个，另外一类3个（下文图片里面的大宝卡以及腾讯王卡系列...
personalized-matching:面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型（XGBoost 0.8254）
03-20
直接跑xgb的代码可以出csv提交。 比赛网址： : 比赛数据： : 比赛类型：多分类问题 阿榜排名 方案1：LightGBM模型0.81245（2018-09-13 23:13） 方案2：XGBoost模型0.8254排名30th / 1153（2018-09-14 14:23:04） XGBoost的关键参数 max_depth = 12，learning_rate = 0.05，n_estimators = 752，silent == True，objective =“ multi：softmax”，nthread = 4，gamma = 0，max_delta_step = 0，subsample = 1，colsample_bytree = 0.9，colsample_bylevel = 0.9，reg_alpha = 1，reg_lambda = 1，scale_po
bdci2018电信套餐训练数据
09-14
60万组客户信息。
电信行业三户模型
10-21
三户模型是描述电信行业最基础的数据模型结构，能帮助用户更好的理解业务流程
面向服务进程的用户权限隔离模型
03-26
面向服务进程的用户权限隔离模型，根据用户id
CCF BDCI面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型解题方案
winycg的博客
02-03 4000
参考源码：Top2方案 字段 中文名 数据类型 说明 USERID 用户ID VARCHAR2(50) 用户编码，标识用户的唯一字段 current_type 套餐 VARCHAR2(500) / service_type 套餐类型 VARCHAR2(10) 0：23G融合，1：2I2C，2：2G，3：3G，4：4G is_mix_service 是否固移融合套餐 VA...
电信行业智能套餐个性化匹配_特征工程（二）
sjz_hahalala479的博客
09-29 2927
上一节对特征进行了分析，这一节进行特征处理，参考文献： 特征处理 处理分类数据 处理无序分类特征 这里使用独热编码，对 is_mix_service 是否固移融合套餐 连续超套 many_over_bill 合约类型 contract_type 是否承诺低消用户 is_promise_low_consume 网络口径用户 net_service gender 性别 进行one-hot编码。 代...
智能套餐匹配模型：电信行业的个性化推荐利器
gitblog_01096的博客
08-15 705
智能套餐匹配模型：电信行业的个性化推荐利器 项目介绍 在2018年CCF大数据与计算智能大赛中，由中国计算机学会、DataFountain和中国联通研究院联合主办的“面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型”赛道上，一支由郭大、林有夕和小兔子乖乖组成的团队脱颖而出，荣获第二名。该项目旨在通过智能算法，为电信行业的存量用户提供个性化的套餐匹配服务，从而提升用户满意度和运营商的收益。 项目技术分析...
CCF BDCI竞赛——离散制造过程中典型工件的质量符合率预测（完整代码分享）
FoolishL的博客
11-28 1787
@by:爱吃肉的小吃货 一级目录 二级目录 三级目录
2019移动广告反欺诈算法挑战赛之一些奇妙的idea
YYLin
09-16 2373
首先简单介绍一下自己的几种写好代码但是还没有跑的方案，然后呢分享一下其他几个人的想法，看完感觉不错的话点个赞呗，哈哈哈哈哈哈 思路一： 处理长尾 对于类别特征处理一下长尾特征(也即是把make model ver这些特征中仅仅出现次数少于20次的数据归为一类)，因为catboost对于类别特征是自动暴力找组合特征，默认的时候最多是对四个特征进行组合的，具体可参考catboost官方文档...
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