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| 本文作者： 奕欣 | 2018-03-06 15:14 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：在 2 月份舉行的第 11 屆網(wǎng)絡(luò)搜索與數(shù)據(jù)挖掘國際會(huì)議（WSDM 2018）上，阿里集團(tuán) AliOS 算法團(tuán)隊(duì)獲得 WSDM Cup 挑戰(zhàn)賽第二名的成績(jī)，這是中國企業(yè)首次在該賽事上取得的最高名次。
WSDM 被譽(yù)為信息檢索領(lǐng)域最頂級(jí)的會(huì)議之一，會(huì)議的關(guān)注點(diǎn)為搜索、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)挖掘、算法設(shè)計(jì)、算法分析、經(jīng)濟(jì)影響方面的實(shí)際且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯浚约皩?duì)準(zhǔn)確率和運(yùn)行速度的深入實(shí)驗(yàn)探究。今年已經(jīng)是 WSDM 的第十一屆會(huì)議。
本次 WSDM Cup 有來自全球 575 支隊(duì)伍參賽。會(huì)議共收到論文投稿 514 篇，接受論文 84 篇，接受率約 16%。
此次比賽出題方是一家名為 KKBOX 的流媒體音樂公司，賽題內(nèi)容是預(yù)測(cè) 3 月訂閱到期的用戶中，哪些會(huì)流失。為解決該題，阿里巴巴使用了兩層 Stacking Model，第一層采用邏輯回歸、隨機(jī)森林、XGBoost 算法，第二層又采用 XGBoost 算法把第一層的結(jié)果融合。流失用戶預(yù)測(cè)，對(duì)有會(huì)員體系的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都可以使用，其中會(huì)員付費(fèi)為主要收入的業(yè)務(wù)就更為關(guān)鍵，比如像 Apple Music、蝦米音樂。多層 Stacking Model 由 AliOS 神燈研發(fā)，極大提升了分類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，已廣泛應(yīng)用于 AliOS 多項(xiàng)業(yè)務(wù)中。
以下為阿里集團(tuán)的論文解讀。
KKBOX 是亞洲一家音樂流媒體公司，其業(yè)務(wù)模式與 Spotify 和 Apple Music 類似。對(duì)于音樂流媒體業(yè)務(wù)來說，付費(fèi)會(huì)員非常重要，不僅直接影響訂閱收入，還會(huì)間接影響廣告收入。
本次比賽的目標(biāo)是利用 KKBOX 真實(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)會(huì)員是否會(huì)流失。比賽中我們面臨了很多挑戰(zhàn)，如正負(fù)樣本不均衡、臟數(shù)據(jù)等問題。我們采取了一些列措施來解決這些問題，比如建立數(shù)據(jù)清洗和交叉驗(yàn)證機(jī)制，使用 Stacking Model 來提升準(zhǔn)確率。
本次比賽的目標(biāo)是預(yù)測(cè)當(dāng)月會(huì)員到期的用戶中哪些會(huì)流失。這里「流失」的定義是會(huì)員到期后 30 天內(nèi)沒有續(xù)費(fèi)。
本次比賽的結(jié)果采用 Log Loss 進(jìn)行評(píng)估，Log Loss 的計(jì)算公式如下：
公式中，N 表示測(cè)試樣本數(shù)，表示測(cè)試樣本最終是否流失（1 表示流失，0 表示沒有流失），為模型預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)流失的概率（取值 0-1）。
考慮到模型的數(shù)據(jù)量和開發(fā)效率，我們采用了阿里云的 DataWorks 作為開發(fā)平臺(tái)。
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
比賽提供了三份數(shù)據(jù)，分別是用戶的訂單明細(xì)、聽歌日志和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。見下表：
臟數(shù)據(jù)問題例如年齡數(shù)值小于 0 或者大于 100，注冊(cè)時(shí)間和支付金額中的極端異常值。我們處理臟數(shù)據(jù)的方式包括根據(jù)分布將異常值轉(zhuǎn)換為合理取值，刪除無法解釋且不包含重要信息的數(shù)據(jù)。
訓(xùn)練樣本中，is_churn 是樣本的 label，訓(xùn)練樣本取自 2017 年 2 月和 3 月訂閱到期的用戶。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正負(fù)樣本極不均衡，以 2 月份訂閱到期的訓(xùn)練樣本為例，在總共 992931 條數(shù)據(jù)中，is_churn = 1 的樣本只有 63471，占比 6.4%。
傳統(tǒng)的分類算法比如決策樹和邏輯回歸都是對(duì)正負(fù)樣本比例有要求。我們使用欠采樣的方式對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行了處理，分別嘗試了 1：3，1：5，1：8 的正負(fù)樣本配比，在最終模型中，我們根據(jù)交叉驗(yàn)證的結(jié)果選擇了最優(yōu)配比。
3.2 特征工程
特征工程階段，我們從計(jì)算邏輯、時(shí)間窗、額外條件三個(gè)維度將數(shù)據(jù)進(jìn)行組合。如下圖，右邊特征列表中 last_7_auto_tran_cnt 表示最近 7 天（時(shí)間窗）自動(dòng)完成的（額外條件）訂單筆數(shù)（計(jì)算邏輯）。特征組合完成后，我們對(duì)特征還要一系列的處理，如 log 轉(zhuǎn)換、one-hot 編碼。
我們通過交叉驗(yàn)證來測(cè)試特征的有效性。在交叉驗(yàn)證中我們發(fā)現(xiàn)，最有效的特征包括：1. 最近 60 或 90 天自動(dòng)完成的訂單筆數(shù) 2. 最近一筆交易是否被取消或自動(dòng)完成 3. 賬號(hào)注冊(cè)的方式。最終，我們提取了 300 多個(gè)特征，并根據(jù)交叉驗(yàn)證的結(jié)果留下了 204 個(gè)特征。
3.3 模型
我們使用了一個(gè)兩階段模型來預(yù)測(cè)最終的流失情況。如下圖，在第一階段，提取出的特征會(huì)輸入邏輯回歸、隨機(jī)森林、XGBoost 三個(gè)模型，而第一階段模型的輸出會(huì)被當(dāng)做第二階段的特征，最終組成一個(gè) Stacking Model。
如下圖，我們采用了 5-fold stacking 策略。
在第一階段，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)均勻地分成 5 份，使用「留一法」訓(xùn)練 5 個(gè)邏輯回歸模型，用這 5 個(gè)模型分別去預(yù)測(cè)剩下的一份訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，將 5 份預(yù)測(cè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)合并，可以得到一份新的訓(xùn)練數(shù)據(jù) NewTrainingData，將 5 份預(yù)測(cè)的測(cè)試數(shù)據(jù)采用均值法合并，得到一份新的測(cè)試數(shù)據(jù) NewTestData。用同樣的方法再分別訓(xùn)練隨機(jī)森林和 XGBoost，新的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上，就可以得到 3 個(gè)模型的分?jǐn)?shù)。
第二階段，將上一階段的 NewTraningData 作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，NewTestData 作為測(cè)試數(shù)據(jù)，重新訓(xùn)練一個(gè) XGBoost 模型，得到最終的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。這種方法可以避免過擬合，學(xué)習(xí)出特征之間組合的信息，還能提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。
3.4 模型評(píng)估
交叉驗(yàn)證不僅可以做特征篩選，在模型階段，還給調(diào)參、Stacking Model 策略的調(diào)整提供依據(jù)。下圖可以看到我們每一步的優(yōu)化帶來的提升，最初的 LR 模型可以得到 0.2106 的分?jǐn)?shù)，XGBoost 和特征提取技術(shù)可以把分?jǐn)?shù)提升到 0.1151，最終 Stacking Model 和調(diào)參讓我們得到 0.0934 的分?jǐn)?shù)。
本文我們介紹了在參加 WSDM Cup 2018 中所做的實(shí)踐，最終我們獲得了第二名的成績(jī)。對(duì)幾個(gè)關(guān)鍵的優(yōu)化技術(shù)在文中做了闡述，如數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的欠采樣、特征提取方式、Stacking Model。通過分析和測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)這些方法都可以提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，后續(xù)我們還將測(cè)試更多的超參數(shù)，并引入深度學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。
論文原文地址：
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