2026第14届泰迪杯数据挖掘挑战赛C题：新手入门指南与实战解析

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赛题背景与核心挑战

2026 年泰迪杯 C 题聚焦电商场景下的用户行为预测，要求参赛者基于历史交互数据（如点击、加购、支付等）构建用户购买意向预测模型。核心挑战在于：

1. 数据稀疏性 ：用户行为序列长度差异大，存在大量短期交互用户
2. 特征耦合 ：时间、商品、用户三类特征相互影响，传统统计方法难以捕捉非线性关系
3. 评估指标特殊 ：采用 F1-score 为主指标，需平衡精确率与召回率

数据预处理关键技术

缺失值处理

• 数值型特征：采用中位数填充（避免异常值影响）
• 类别型特征：单独设立 ”Unknown” 类别
• 时间序列缺失：前向后向填充结合，代码示例：

# 时间序列缺失处理
df['behavior_time'] = df.groupby('user_id')['behavior_time']\
                      .ffill().bfill()

特征工程

1. 时间特征衍生 ：
2. 滑动窗口统计（近 7 天点击次数）

3. 行为间隔（上次购买距今天数）

4. Embedding 特征 ：

5. 对商品 ID 进行 Word2Vec 编码

6. 用户聚类特征（KMeans 结果作为新特征）

7. 交叉特征 ：

8. 用户品类偏好度 = 用户对该品类点击量 / 总点击量
9. 商品热度衰减因子 = log(当前销量) / (上架天数 +1)

模型选择与调优策略

基础模型选择

• 随机森林 ：适合新手首选的 baseline，抗过拟合能力强

  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  
  model = RandomForestClassifier(
      n_estimators=200,
      max_depth=10,
      class_weight='balanced'  # 处理样本不均衡
  )

• LightGBM：效率与效果的平衡点

  import lightgbm as lgb
  
  params = {
      'objective': 'binary',
      'metric': 'f1',
      'boosting_type': 'gbdt',
      'num_leaves': 31,
      'learning_rate': 0.05
  }

调优方法论

1. 贝叶斯优化 ：比网格搜索更高效

   from skopt import BayesSearchCV
   
   opt = BayesSearchCV(estimator=lgb.LGBMClassifier(),
       search_spaces={'num_leaves': (20, 50),
           'max_depth': (5, 15)
       },
       n_iter=30,
       cv=5
   )

2. 早停机制 ：防止过拟合

   lgb.train(
       params,
       train_data,
       valid_sets=[valid_data],
       early_stopping_rounds=50
   )

完整代码示例

# 数据准备阶段
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 特征工程示例
data['last_purchase_gap'] = (pd.to_datetime('2026-03-01') - 
    pd.to_datetime(data['last_purchase_time'])
).dt.days

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1),
    data['label'],
    test_size=0.2,
    stratify=data['label']
)

# 模型训练与评估
model = lgb.LGBMClassifier(**params)
model.fit(X_train, y_train)

from sklearn.metrics import f1_score
pred = model.predict(X_test)
print(f"F1 Score: {f1_score(y_test, pred):.4f}")

结果优化技巧

1. 阈值移动 ：调整分类阈值提升 F1

   proba = model.predict_proba(X_test)[:,1]
   from sklearn.metrics import precision_recall_curve
   precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, proba)
   f1_scores = 2*precision*recall/(precision+recall+1e-9)
   best_threshold = thresholds[np.argmax(f1_scores)]

2. 模型融合 ：简单加权平均

   rf_pred = rf_model.predict_proba(X_test)[:,1]
   lgb_pred = lgb_model.predict_proba(X_test)[:,1]
   final_pred = 0.3*rf_pred + 0.7*lgb_pred

常见错误与避坑指南

1. 数据泄露 ：
2. 错误做法：使用未来数据做特征（如用 3 月数据预测 2 月行为）

3. 正确做法：严格按时间划分训练 / 验证集

4. 评估失真 ：

5. 错误做法：仅用 accuracy 评估（样本不均衡时失效）

6. 正确做法：采用赛题指定的 F1-score，添加 class_weight 参数

7. 特征陷阱 ：

8. 错误做法：直接对 ID 类特征 one-hot 编码（维度爆炸）
9. 正确做法：先做频次统计或 embedding

延伸思考

1. 如何利用用户行为序列的时序特性？尝试 LSTM 或 Transformer 架构
2. 冷启动问题如何解决？考虑跨域推荐技术
3. 当特征维度达到百万级时，该如何优化训练效率？

通过本指南的系统实践，新手可快速掌握数据挖掘竞赛的核心方法论。建议先完成 baseline 实现，再逐步尝试高级优化技巧。记住：在竞赛中，简单的特征工程 + 合适的模型往往比复杂算法更有效。