很多朋友对腾讯广告大赛不太清楚，我这里简单介绍下大赛，文末介绍总体的解答思路。欢迎大家讨论，如有瑕疵请及时指出。

准备工作

• 简单介绍
  该大赛的赛题为广告曝光量预计问题，给定样本，预测该样本第二日的广告曝光数量。
  涉及知识包括广告推荐、竞价知识，数据清洗，特征提取，模型搭建，模型训练，机器学习等领域知识。
  大家可以根据个人兴趣选择参与。

• 报名参赛
  在官网地址完成注册、认证。
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• 下载赛题手册
  需要仔细研读参赛手册
  参赛手册直通车

• 下载相关数据
  数据量较大，近4个G，请选择网络好的情况下载，不过话说腾讯官网的下载速度很给力。
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数据说明

数据下载解压后包含的文件如下图：

image.png

• imps_log.zip
  需要再次解压得到里面的内容，内容为全部的曝光日志，也就是广告被访问的请求日志，一条记录代表依次网络请求，代表一次广告曝光（也就是被用户看到）

  
  image.png

user.zip

同样需要再次解压，解压后的到用户数据文件，该数据记录了全部用户数据文件，包括用户的年龄、性别、爱好、地域等等特征数据，与ad_operation.dat中的定向人群有关系。

image.png

ad_operation.dat

广告操作记录数据，该数据记录了广告的所有创建、操作记录，包括广告的状态值，如广告定向人群、投放时间、广告状态、广告出价等。

ad_static_feature.out

广告静态数据，该数据中包含了广告的静态数据，如广告素材尺寸、广告对应的商品类型、广告所在行业id、广告账号id等不会修改的静态内容。

test_sample.dat

测试样本，根据该样本预测N+1日样本广告的曝光量，并在官网提交预测结果获得成绩及排行。

结果文件

提交的结果文件行数与测试样本行数一致，列数为两列，其中第一列为测试样本给出的样本id列，第二列为预估的曝光数据（含四位小数点），此曝光数据为这算后的数据（所有曝光数据都做了 除512 计算）,两列数据以逗号分隔，文件名必须为submission.csv，格式为utf8不带bom。

解题思路

总结的解题思路和步骤为：

1. 数据清洗
   因为数据中混杂了很多无效数据，需要对数据进行去重、空值处理、无效值处理等，可以参考官方给出的进行清洗。
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2. 构建训练数据
   需要结合官方给的广告静态数据、广告动态数据拼接处训练集数据，也就是拼接成和测试样本格式一致的训练样本，这个过程中还需要继续对数据进行清洗处理。
   需要用到行转列的操作将操作记录的不同修改内容转变成列字段。

3. 曝光统计
   对曝光文件进行统计分析，统计各个广告的曝光量，文件比较大如果大家电脑内存低于16G的话，建议对文件进行拆分读取，以免内存不足。
   这里给的思路是按天进行统计，目标为预测某一天的曝光，所以可以按天拆分，按天统计。
   这样就有了相应的label标签，和第二步的数据拼接结果对应起来就可以作为模型的输入和lable了。

4. 构建模型
   这是比较关键的一步，我们需要决定使用什么模型，常用的有LR（Logistic Regression）、DNN、Factorization Machine、DeepFM等，说实话大葱哥对这些也不熟悉，需要边学边弄。
   这里面涉及了pctr的预估、竞价排名等知识。

5. 模型训练
   模型构建好后就可以用训练数据和对应的label来对模型进行训练了，当然为了模型的自测，我们还需要对训练数据划分为两部分，可以按照8:2的比例划分，80%的用于训练、20%的用于测试。
   根据测试的得分，需要调节模型的超参，或者调换模型。这个过程是一个慢活，训练的数据可能较长，训练好可能还需要反复调整参数，以更好的优化模型。
   当然这里我们为了更接近官方的评分标准，可以按照官方的标准写一个对应的评分算法，这样能使自己在训练时的分数能更接近官网成绩。

6. 测试数据
   使用20%的数据进行测试，看成绩是否理想，如果不理想，就需要调整超参继续训练，或者考虑更换不同的模型。

7. 预测官网样本数据
   当测试结果自己满意时，就可以将官方样本作为输入，让模型计算结果了。

8.提交验证
将计算结果提交官方网站（一天只有三次提交机会，要珍惜啊），然后看官方的成绩是否理想，不理想的话，继续上面的步骤。