?专访 | 今日头条2016 Byte Cup大赛实战经验分享：要充分挖掘模

今日头条技术副总裁杨震原在 2016 Byte Cup 世界机器学习比赛颁奖仪式上说，「我们期望经过算法解决问与答的匹配功率疑问。这个疑问即使是小幅的改善，也会影响到数以百万计的用户。」

近日，由今日头条与中国人工智能学会及 IEEE 中国分会合办的 2016 Byte Cup 世界机器学习比赛颁奖仪式在中国工程院举行。共有 1000 多支队伍参赛，冠亚季军队伍分别是 brickmover、天穹战队和西电战队。

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本次比赛的任务是建立模型，将头条问答中普通用户的问题更快更好地推送给专家。与以往比赛不同的是，这次比赛所用数据来自于头条问答真实的用户数据。

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颁奖仪式结束后，机器之心对这三支得胜队伍代表成员进行了独家专访，分享了比赛过程中的心得。他们分别是西电战队的郭正肖和郝磊，天穹队的钱乾与 BrickMover 队的庞亮。

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学科背景：

庞亮：deep leaning 文本匹配?

郭正肖：计算机图形学

郝磊：通信网络

钱乾：数据挖掘工程

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首先我们来看看这三支队伍的所用模型和比赛思路

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第三名西电战队

他们使用的是 FM 算法，并从算法、协同过滤和模型融合三个方面进行考虑。据该队成员介绍，使用 FM 算法有两个考虑，首先是用一系列因变量模型特征之间的关系，更容易发现特征之间的隐藏，适用于解决推荐系统的问题，二是 FM 算法具有线性，时间复杂度低，运行速度较快。在模型融合上，他们选择 FM 算法预测结果协同过滤算法结果经过加权作为最终的结果。

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第二名：天穹战队

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第二名的选择算法的过程有些曲折。他们首先考虑了 SVD 与 SVD++模型。在验证了 SVD 对这个问题的效果之后，开始尝试用一个比较通用的 FM 算法来处理这个矩阵的分解问题，并在比赛后期为了满足自定义优化需求，重新实现了 fm 并在优化方法上做了修正，使得预测效果得到很大的提升。

?第一名：BrickMover

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他们在比赛的前半段都是在设计一个单模型，提升单模型的效果，后半段利用 Blendling 进行模型融合的。具体过程请看下图：

（编辑：核心网）

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