赛题：基于遥感影像和用户行为的城市区域功能分类 （解析）

网址：https://dianshi.baidu.com/competition/30/rank

初赛：第一

复赛：第二

决赛：并列第一

github: https://github.com/zhuqunxi/Urban-Region-Function-Classification

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

感受

第一次参加这么大型还有奖金的比赛，有点感想哈。作为一名应用数学专业（学的贼烂T﹏T）的3年级直博生（马上4年级了，老了），最近陷入了学术的针扎中，心中的滋味也就自己能体会。偶然间，不知是从哪里，发现了这个比赛，看着标题和奖金感觉挺有吸引力的。仔细想了想，要不去玩一玩，算是排解下压力，转移下注意力吧。这次比赛，当然要感谢队友华师大NLP周杰（一个热爱在知乎回答问题和github上开源的的少年），以及开源baseline_1, baseline_2的大佬们，以及赛事主办方联合国教科文组织国际工程科技知识中心（IKCEST）、中国工程科技知识中心（CKCEST）、百度公司及西安交通大学的大力支持。最后也祝贺各个进决赛的队伍，希望能从你们那学到点东西。

 

初赛和复赛

由于我发现这个比赛的时候已经是5月底6月初了，比赛好像已经过去一半时间（4月30日开始）。这时候，网上已经有两个baseline了，我也就拿着baseline的代码开始跑分了，发现当时好像什么都不改，大概能进前50。不过之后就发现，baseline的访问数据的特征都是统计上的特征，没有用户在时间轴上的特征，后来就加了点这放面的特征，分数也就上去了点，当时排名应该在25左右了。 由于自己经验毕竟不足，知道自己一个人单挑，即使进了复赛，也没法搞的。然后就找了我的一个同学，就是上面说的NLP大佬周杰。那时已经6月10日了，离复赛结束应该也就半个月了。后面我们就不断的在想，为什么第一名（植物大佬，原谅我是小白，后来才在群里听说的）的分数和后面的人的分数差那么多呢，难道有什么大家没发现的特征么。后来，我们就发现了同一个用户可以出现在不同的地区。随后，我们就开始了一连串的这方面的特征提取，最后在初赛截至的时候超到了第一。

到了复赛，我们花了10天左右的时间，把初赛用到的特征都提取完了，之后也加了点其余的特征，这里我们把初赛的4万数据也加进去了，一共44w数据。后来我们也简单试了试给测试集打标签，然后重新提取特征，发现也能上分，但是不是很高。所以我们偷懒了，提取特征太费时间废精力了。 也就是说10号左右的时候，我们已经罢工了。

 

细节

我们分别得到下面的5-fold的训练和测试集的概率特征

1. 图像特征（5-fold, Dense 121, 线下准确率：0.566375）

　　利用imagenet的预训练模型densenet121进行微调

2. 访问数据7*26*24特征 （5-fold, DPN, 线下准确率：0.643914）

　　利用无预训练的dpn26网络

3. 访问地区用户特征 + 访问用户夸地区特征 （5-flod, LightGBM, 线下准确率：0.905048）

 

至于第3个特征，下面详细捋一捋， 我们考虑的时间段主要是 

　　1）节假日 -- 国庆，元旦，过年， 双十一等，具体细分

 

　　2）工作日 -- 周一到周五

　　3）休息日 -- 周六周日

　　4）0点-8点， 8点-18点， 18点-24点

 

访问地区用户特征（basic 特征）

给定一个地区的访问数据，我们提取该地区不同时间段的统计特征（包括 sum, mean, std, max, min, 分位数25，50， 75这8个统计量）

　　不区分用户的特征：24小时，24小时相邻小时人数比值，节假日，工作日，休息日，等等

　　区分用户的特征：1） 一天中，最早几点出现，最晚几点出现，最晚 减去 最早， 一天中相邻的最大间隔小时数。 2）沿着天数的，每个小时的统计特征。 等等

由于初赛写的代码太乱，后来又重新写了一份代码，然后把两个代码提取的特征进行拼接，然后用RF删选了部分特征。

 

访问用户夸地区特征（UserID 特征）

训练数据：44w
训练和测试数据的一共有多少次用户记录：    　　　　　　     (train_users, test_users) = (48164,0058, 10669,5157)
训练和测试数据的一共有多少个不同用户（去重后）：             unique -- (train_users, test_users) = (9598,7868, 5079,1399)
测试集中，与训练集共同的用户：common user = 4448,1460
测试集中，与训练集不同的用户：different users = 630,9939

 

1. local 特征

 　　假设一共有N_user个用户，为每个用户开 9 * N_local_feature的特征， 9代表label的种类，N_local_feature为用户特征。

• step 1：希望得到每个用户的local特征张量 tmp = （N_user, 9, N_local_feature）。假设user_0, 出现在label_0的地区，特征会feature_0, 那么tmp[user_0, label_0, :] += feature_0
• step 2：为每个地区(样本，包括测试样本)提取特征。假设该地区有N_0个用户，那么我就可以从上面的tmp中得到特征res = （N_0, 9, N_local_feature），由于此时的res包含自身的label信息，所以我们得减去自身的feature特征， i.e., 假设user_0, 出现在label_0的地区，特征会feature_0, 那么 res[user_0, label_0, :] -= feature_0.
• step 3：进行reshape,  使得res = （N_0, 9*N_local_feature），然后为每一列提取之前的8个统计量特征，从而得到该地区（样本）的特征，特征维度9*N_local_feature*8

现在说下N_local个维度的特征feature_0，包括，

　　a）用户的时间轴上的天数，小时数，一天中最早出现和最晚消失的时间以及其时间差，一天中相邻时间的最大间隔小时数；

　　b）以及节假日的相应特征（由于内存限制，我们对于节假日的特征，只提取了部分特征，天数，小时数）, 这边我们节假日分的稍微粗糙点，

 

 

2. global 特征

这边所谓的global特征，指的就是之前说的basic特征（为了避免后面提取的特征维度太大，这里我们指删选出部分basic特征）。

• step 1：希望得到每个用户的global特征张量 tmp = （N_user, 9, N_global_feature）。假设user_0, 出现在label_0的地区，特征为feature_0 （PS：feature_0为该地区的basic的部分特征，所以对这个地区的用户的特征，都是一样的，就是feature_0）, 那么tmp[user_0, label_0, :] += feature_0
• step 2：为每个地区(样本，包括测试样本)提取特征。假设该地区有N_0个用户，那么我就可以从上面的tmp中得到特征res = （N_0, 9, N_global_feature），由于此时的res包含自身的label信息，所以我们得减去自身的feature特征， i.e., 假设user_0, 出现在label_0的地区，特征会feature_0, 那么 res[user_0, label_0, :] -= feature_0.
• step 3：进行reshape,  使得res = （N_0, 9*N_global_feature），然后为每一列提取之前的8个统计量特征，从而得到该地区（样本）的特征，特征维度9*N_local_feature*8

ps: 至于，为什么会想到global特征，主要原因是我们观察很多visit的样本，里面的用户特别少，信息不够，即使我们跨样本提取了用户的特征，但是很有可能跨用户的信息还是不够，所以有一天骑车回家的路上，就想到了，为什么不用整个样本的特征（gloal特征）来跨样本建立用户之间的联系。这样即使，一个用户在别的样本中，自身的信息很少，但我们还是可以有整个样本的信息。我们也想过尝试给样本之间建图或用户之间建图，但是感觉不是很trival的事情，所以也没搞，希望有人有尝试，学习下哈。

 

至此，基本上最重要的特征都提取完了。然后用LightGBM进行训练即可。

 

Stack Model

把上面的三个5-fold得到的概率特征，再次放入LightGBM进行训练即可。最终线下5-fold的准确率在0.910786左右，线上的准确率为0.90203。

 

github: https://github.com/zhuqunxi/Urban-Region-Function-Classification