KDDCup 2011回忆录
辛卯年乙未月己巳日，大局已定。仿三国演义，记下赛事五回。
第一回 山中有寨柠檬香，邪道异术出山狂
第二回 绝世秘籍未相传，独门小式败探花
第三回 光阴有痕巧破译，大象无形气莫测
第四回 山穷水尽疑无路，九易参数又一村
第五回 强强联合遇强敌，人品爆发显王道
作为程序员，先说说“第〇回”的故事。比赛前半年，dora神发现了有个叫KDD Cup的比赛，做数据挖掘的，而且有奖金。在研一迷茫的生活中，发现一个既是我当时最有兴趣的数据挖掘方向的，又是有奖金的比赛，肯定是高兴的不得了，果断写入TODO-list。
第一回 山中有寨柠檬香，邪道异术出山狂
转眼间就到了“第一回”的时间，比赛开始了。KDDCup
2011的题目是音乐推荐，Track1是做用户对音乐打分的预测，Track2是预测某首歌用户会不会去听，而且喜欢听。我们几个对数据挖掘和推荐系统
都完全没经验的人凑在一起组了个队，也就是所谓的“山寨出山”。起名字想找个通俗好记的，Apple有公司了；Orange也有个公司了，而且还是之前某
年KDD Cup的赞助商。还有什么容易拼写的水果呢？回头看到师兄桌子上放了一瓶柠檬香型洗洁精，就是它了，定名为“Lemon”。
Track1的数据太大，为了方便计算，我尝试性的算了下Track2。一开始什么都不会，就想想，到底我听歌的时候有什么规律呢……果然想到一个主
意，应该有很多人只喜欢某几个特定歌手的歌。于是用这个假设写了个简单的筛选程序，提交了一把，立下了比赛中的史上最好成绩。在这个方法的基础上调调参
数，居然还稳居排行榜第一名长达一周时间。
第二回 绝世秘籍未相传，独门小式败探花
只用这种土办法，肯定是没什么前途了。过了几天我又YY出了另一个土办法，叫“共现率”。接着又想了种土办法居然把这两个模型合在一起了……回 想起来当时真的很山寨。但是就是用这么山寨的方法，我们还是一直在排行榜上保持比较前面的位置，这基本上全靠调参数调出来的。就在我们还在调参数的时 候，xlvector师兄突然杀进排行榜，登到了榜首。在xlvector师兄的博客中，我们知道了LFM（俗称SVD）模型是当前效果最好的模型，也学 到了这个模型如何用于这次比赛。当然在他博客里没有介绍效果最好算法的一些细节，接下来的很长时间我们一直在琢磨师兄提到的“最好的”算法。在师兄的博客 中，我发现原来我YY的“共现率”就是一个退化了的Item-based CF算法。当即放弃“共现率”的叫法，开始学习现有的Item-based CF算法。经过长时间的努力（主要是调参数），我们终于又回到第三名。
第三回 光阴有痕巧破译，大象无形气莫测
五月初，我们发现了一个“惊天大秘密”：公布的训练数据虽然已经去除了时间信息，但是仍然是按时间排序的。经过一些简单的实验之后，发现这个特征的效果几乎要优于之前发现的所有特征的效果。利用这个特征，我们又回到了第一名的宝座上。
dora神的强大的数学能力发挥了重要的作用。LFM里面复杂的数学让我望而生畏，dora神只花了一天多的时间，就算出了一个效果不错的结果。更好
的是，LFM算出的结果与我们已有的方法算出的结果差异非常大。融合进一个统一的结果之后，效果有了巨大的提升，而且领先第二名一大截。不过，为了不让竞
争对手产生更多的心理压力，进而疯狂改进，我们开始倒着提交结果……
第四回 山穷水尽疑无路，九易参数又一村
苦逼调参数的一个月，不忍回忆……
第五回 强强联合遇强敌，人品爆发显王道
比赛进入白热化。排行榜上出现了好多新人，也不知道从哪冒出来的，一个个都非常的厉害。以此下去不仅没了奖金，连有个体面的排名也很悬了。在结
束前半个月，我们和xlvector师兄合作了。结果的提升是一方面，思想的结合还能碰撞出新的方法。师兄在比赛中的经验也很有用，最后提出的后处理阶
段，让结果有了进一步的提升。虽然只是微弱的提升，从最终比赛结果看，这点提升刚好能让我们从第三名跳到了第二名。
对于比赛来说，最后两周发生了很多大事。主办方要求删除所有小号，于是，排行榜清静了，我们又往前了几名。最戏剧性的是，在Track1中一直领先的commendo队突然开始做Track2，而且每天都有巨大的提升，没几天就超过了我们，实在佩服。
最后那几天的排行榜变动异常激烈，我们从之前希望比赛延长一个月，好让我们多实现一些算法，到现在变成了恨不得马上就结束比赛，好让我们从中解脱。但
是在这样巨大的心理压力下，我们还是坚守岗位，苦调参数。这种时候，新的方法对结果已经很难有提升了，我们把希望寄托在“人品”上，做一些看似毫无理论依
据可言的实验，还真凑到几个人品大爆发点，莫名其妙地提升了一些精度。
总结
第一次做时间跨度这么大的比赛，从三月中旬到六月底，长达三个半月的时间里，多数时间都花在了这个比赛上。
收获也不小。不仅仅是一些推荐算法，更对研究有了一点感觉。
发现规律 => 统计验证 => 抽象模型 => 改进算法
这4个步骤经常会迭代着发生，先是简单的模型，一点点地加特征，模型变得异常复杂。到某个时候，突然发现其实可以抽象到更高的层次中，于是化简，化简，变成了一个形式上很简单的模型。循环往复。
赛后和国立台湾大学有过交流，他们的参赛形式很有意思，专门开一门课，20多个上课的学生都试着做比赛，每个人看不同的论文，每周定期交流。到比赛最
后阶段的时候，把所有人的计算结果融合起来，最后就夺冠了。这种模式下，他们已经连续两年获得了KDD Cup的世界冠军，在KDD Cup
2011中更是同时拿下了Track1和Track2的冠军。我们这种山寨队伍是不能采用这种模式了，但是相比起他们，我看的论文实在是少了点。很多东西
都是“重新发明”了一遍，而且肯定没有前人提出过的这么成熟。在之后的研究学习中这点一定要吸取教训。
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