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Re结果不会出现新的用户。那旧用户购买新的商品呢？第二段话没明白额，你的意思是还要研究如何预测用户是否会购买数据中没有任何行为记录的品牌？？现在数据经过加密，而且提供的特征如此之少，这种预测几乎无法实现吧。期待您的回复谢谢！-------------------------
回6楼亚娟的帖子第二段话没明白额，你的意思是还要研究如何预测用户是否会购买数据中没有任何行为记录的品牌？？现在数据经过加密，而且提供的特征如此之少，这种预测几乎无法实现吧。期待您的回复谢谢！2014-03-24 20:37:02赞同 展开评论 打赏 -
回6楼亚娟的帖子第四个月新出现的的user_id 或brand_id，不在recall分母里，是不是可以理解为剔除这些噪声数据，力求对用户行为的分析（就是基于已有的信息来推测用户下一步消费行为）2014-03-24 20:12:30赞同 展开评论 打赏
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回3楼test010的帖子去掉新出现的<userid,brandid>，只对以往出现过的进行预测，本地的F值会特别高。我做了相应的实验了。我觉得不像 亚娟 说的那样。2014-03-21 18:20:18赞同 展开评论 打赏
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回6楼亚娟的帖子"比如第四个月第一次出现（在前3个月没有出现过） 的user_id 和brand_id的组合"
这里的意思有点歧义。
第一种理解是：
A user和B brand 在前三个月没出现过组合（可能有出现过，但没有这种组合），就过滤。
第二种理解是：
A user 在前三个月没出现，就把A相关的组合过滤。
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回10楼test010的帖子这样的话就太简单了，比赛的难点在哪= =。。2014-03-21 14:37:13赞同 展开评论 打赏 -
回6楼亚娟的帖子什么？是新出uid和新出现bid不算吧？难道新出现的uid-bid组合也不算吗？那岂不是只预测用户购买他曾经点击／购买／收藏／购物车过的的商品？2014-03-21 13:40:40赞同 展开评论 打赏
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回 5楼(test010) 的帖子-----刚刚的回答让人有点产生误解，先更正一下
明白你的意思，我们当初参加比赛的时候，是对第四个月的数据做过处理的，比如第四个月第一次出现（在前3个月没有出现过） 的user_id 或brand_id，这些uid的行为，或者发生在新出现的bid上的行为，是不在我们算F1 score的recall分母里面的；线上计算结果的时候，也不会把这些算进去；
作为让楼主误解的补偿，这里做点提示，新出现的（uid,bid)肯定是不能用单纯的行为模型来预测的，这里也是比赛的难点所在，因为这个用户之前3个月在这个品牌上没有任何行为，所以可以先去检测一下新出现的（uid，bid）的比例，搞清楚用行为模型预测的天花板，再去想一些别的算法去预测这些购买
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额，我觉得大家都曲解我的意思了，新出现的（uid,bid）组合肯定是要算的，但是前提是这里的uid和bid在训练集里面出现过，只是它们的组合没出现过，这种情况下是算的；如果一个uid或者一个bid，在给的训练集里都没有出现过，肯定不能预测uid的购买以及bid的被购买啊
2014-03-21 12:50:29赞同 展开评论 打赏 -
回1楼datafan的帖子没说预测，这个得作为分母啊，然后自己训练测试的时候就得考虑
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回1楼datafan的帖子没说预测，这个得作为分母啊，然后自己训练测试的时候就得考虑-------------------------
回4楼datafan的帖子我只是本地用前三个月预测第四个月，我想知道第四个月中出现的新的商品要不要考虑。-------------------------
回6楼亚娟的帖子非常感谢！ 问了几天的问题终于解决了。-------------------------
回8楼insulator的帖子人家加了一个“组合”，看到没有？如果是第二种情况，没有必要加“组合”二字。所以应该是新出现的“uid-bid组合”不算。-------------------------
回7楼xlhdh的帖子season1数据这么少，根本没办法建立用户与用户，商品与商品之间的关系。所以没法预测用户前期没操作过的商品。2014-03-20 22:07:15赞同 展开评论 打赏 -
Re结果不会出现新的用户。那旧用户购买新的商品呢？有你能预测出来？
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回3楼test010的帖子这个怎么考虑呢== 又预测不到 谁买了新商品-------------------------
回5楼test010的帖子我觉得不用考虑，而且其实这个关系真的不大，因为肯定会overfitting
但是一定要确定的话，新商品不会出现，是指前3个月也没有的商品
但是顾客 肯定会买他前三个月没有过行为的商品(该商品前三个月 有别的顾客有过行为)2014-03-19 02:22:21赞同 展开评论 打赏
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