2026年泰迪杯数据挖掘竞赛A题技术解析：从数据预处理到模型优化的全流程实战

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2026 年泰迪杯数据挖掘竞赛 A 题聚焦于某电商平台的用户行为预测。数据集包含用户浏览记录、交易日志和商品属性等多元信息，具有以下典型特征：

高维度稀疏性 ：用户行为日志包含数百万级事件记录，但单个用户行为稀疏
时间序列特性 ：数据按时间戳排序，存在明显的时间模式
类别不平衡 ：正负样本比例约为 1:20，存在严重的不平衡问题

# 数据概览示例
import pandas as pd
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
print(f"数据集维度: {data.shape}")
print(f"特征类型分布:\n{data.dtypes.value_counts()}")
print(f"缺失值统计:\n{data.isnull().sum()}")

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
时间序列特征 ：向前 / 向后填充结合滑动窗口均值

# 缺失值处理示例
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 数值特征处理
num_imputer = SimpleImputer(strategy='median')
data[['view_duration', 'purchase_amount']] = \
    num_imputer.fit_transform(data[['view_duration', 'purchase_amount']])

# 类别特征处理
cat_imputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='Unknown')
data['device_type'] = cat_imputer.fit_transform(data[['device_type']])

IQR 方法 ：处理数值型异常值
孤立森林 ：检测多维特征空间中的异常点
业务规则过滤 ：如单次消费金额超过 1 万元的记录

时间特征分解 ：提取小时、星期等时间维度
行为序列统计 ：计算用户最近 7 天 /30 天的行为频次
交叉特征 ：商品类别与用户性别的组合特征

# 时间特征构造示例
data['event_hour'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.hour
data['is_weekend'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.dayofweek >= 5

# 用户行为统计
data['7day_views'] = data.groupby('user_id')['view_count']\
    .transform(lambda x: x.rolling('7D').sum())

Embedding 特征 ：使用 Word2Vec 处理行为序列
图特征 ：构建用户 - 商品二部图提取网络特征
统计特征 ：计算用户行为的集中趋势和离散程度

算法	适用场景	优势	劣势
LightGBM	结构化数据	训练快、支持类别特征	对异常值敏感
DeepFM	高维稀疏特征	自动特征交叉	需要大量数据
TabNet	表格数据	可解释性强	训练成本高

贝叶斯优化 ：搜索超参数空间
早停策略 ：防止过拟合
模型融合 ：Stacking 集成

# LightGBM 调优示例
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[lgb.Dataset(X_val, y_val)],
                 early_stopping_rounds=50)