2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛优秀论文解析：从特征工程到模型优化的实战方案

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2026 年第 14 届泰迪杯数据挖掘挑战赛聚焦于电商场景下的用户行为预测任务。官方提供的数据集包含约 200 万用户的浏览、点击、购买记录，涵盖以下核心特征：

用户维度：年龄 / 性别等 50+ 基础属性（40% 缺失率）
行为序列：平均长度 120 的点击序列（包含 3000+ 商品 ID）
环境特征：设备 / 地理位置等 20+ 上下文字段

数据主要存在三大挑战：

高维稀疏性 ：商品 ID 等类别型特征经过 One-Hot 编码后维度超过 5000，导致传统矩阵分解方法内存占用过高
标注不平衡 ：正样本（实际购买）占比仅 1.2%，直接训练会导致模型偏向负例预测
时序噪声 ：用户行为序列中存在大量试探性点击（平均停留时间 <2s）

论文采用 Transformer 编码器处理高维稀疏特征，与传统 WOE 编码对比优势明显：

信息保留 ：
WOE 编码会损失原始分布信息（需分箱离散化）
Transformer 的 self-attention 机制可自动学习特征间交互（计算复杂度 O(n²)）
计算效率 ：
WOE 编码需要预计算每个箱的 IV 值（耗时约 2 小时）
Transformer 支持 batch 并行计算（GPU 加速后单 epoch<5 分钟）

核心公式——多头注意力计算过程：

$$
\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V
$$

针对类别不平衡问题，在标准交叉熵损失基础上引入：

可调节的聚焦参数 γ（论文取 γ =2）
类别权重 α（正样本 α =0.75）

$$
FL(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t)
$$

其中 $p_t$ 表示模型对目标类别的预测概率。当样本被错误分类时（$p_t$ 小），$(1-p_t)^\gamma$ 项会增大其损失权重。

动态学习率：Cosine 退火（初始 lr=3e-4，T_max=10）
梯度裁剪：max_norm=1.0
Batch 大小：1024（需 2 张 A100 显存优化）

import torch
import torch.nn as nn

class FeatureEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, feat_dim=512, nhead=8):
        super().__init__()
        # 输入特征投影层
        self.proj = nn.Linear(5000, feat_dim)  # 降维处理

        # 多头注意力层
        self.attn = nn.MultiheadAttention(
            embed_dim=feat_dim, 
            num_heads=nhead,
            batch_first=True
        )

    def forward(self, x):
        """
        Args:
            x: [batch_size, seq_len, input_dim]
        Returns:
            [batch_size, feat_dim]
        """
        x = self.proj(x)  # [B, L, 5000] -> [B, L, 512]

        # 计算注意力权重
        attn_out, _ = self.attn(
            query=x,
            key=x,
            value=x
        )  # [B, L, 512]

        # 序列池化
        return torch.mean(attn_out, dim=1)  # [B, 512]

# 早停机制实现
best_loss = float('inf')
patience = 3
counter = 0

for epoch in range(100):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        logits = model(batch['features'])
        loss = focal_loss(logits, batch['labels'])

        # 梯度裁剪
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
        optimizer.step()

    # 验证集评估    
    val_loss = evaluate(model, val_loader)

    # 早停判断
    if val_loss < best_loss:
        best_loss = val_loss
        counter = 0
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pt')
    else:
        counter += 1
        if counter >= patience:
            break