天猫推荐算法大赛Top 6 Kevin团队访谈

CSDN：请描述你的解题思路、算法亮点以及着重攻坚方向，并具体的谈一下特征抽取、训练模型的建立，以及模型的训练思想。
Kevin：
解题思路。首先是分析问题的特点，将本次比赛的推荐与传统的推荐做了对比，以及对比赛与实际线上推荐进行了分析，指明了解题的基本思路。
算法亮点。算法的亮点是对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方法。
着重攻坚方向。根据对业务及数据的分析，着重进行了特征的构造。
特征抽取、训练模型的建立，以及模型的训练思想。根据对业务及数据的分析，对特征进行构造，并基于Case分析，迭代构造新的特征。模型采用比较适合本次比赛的RF/GBRT/LR等模型。
CSDN：谈谈比赛感想。
Kevin：比赛时间很长，单干参赛，很累。整个过程下来，收获也很多，完成数据分析、数据预处理、特征提取、模型选择、参数调优、模型融合及数据后处理整个项目流程，积累了独立完整的数据挖掘实践经验。阿里巴巴第一次在ODPS平台上举办外部的大型比赛，参赛队伍是同类比赛中最多的，总体来说非常成功。
CSDN：ODPS使用感受，优点及建议。
Kevin：ODPS简单、方便、易用，只需要懂得SQL及Python就可以满足基本需求。只是提供的基础算法还不是很多，建议提供更多的算法以及接口供外部实现算法用。