##阿里移动推荐算法竞赛 ###.zip

# tianchi_bigdata 任务： [详见天池大数据任务介绍](http://tianchi.aliyun.com/competition/information.htm?spm=0.0.0.0.y1LXeD&raceId=1) 特征（39维）： user特征、item特征、user-item特征、全局比例特征 数据采样 采用移动窗口target（17、15、13、11、9）+移动窗口样本采样（1、3、7、全部） 训练数据 正样本：15000，负样本：130000 测试数据 同样采用移动窗口变换采样，取了3天、5天、9天的做实验，最优提交为9天的，测试样本大小：155万 结果划分 结果最终取置信度0.78,取470条结果(子集结果)，最终f1值：11.46% 排名:25/7200，队伍名：叮当 学习模型 RF 程序架构 combine_feature_txt:混合正负样本特征 cut_data_set.py:按照移动窗口方式，分割数据集 fetch_feature.py：提取特征 fetch_negative_sample:负样本抽样 fetch_sample:提取正、负样本 get_feature_vector_txt_4.py:提取特征向量，去掉用户-商品标示 get_recommend_result_6.py:对最后分类结果取置信度，并得到相应的推荐结果 global_feature.py:提取全局比例特征 product_test_data.py:产生测试数据 classify_user_item.py:训练学习特征，并预测 [大赛排名] (http://tianchi.aliyun.com/competition/rankingList.htm?spm=0.0.0.0.OyeBsu&season=0&raceId=1&pageIndex=2)