[Survey] Kaggle - Outbrain 13位解法まとめ

Kaggle - Outbrain Click Prediction¹の13位解法²の調査記事です．

Name: ololo
Kaggle Discussion: https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction/discussion/27897
Writeup: http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf
Code: https://github.com/alexeygrigorev/outbrain-click-prediction-kaggle

• 下記特徴量をSVMやFTRLで予測
  • イベント関連: user id, document id, platform id, day, hour, geo
  • 広告関連: ad document id, campaign, advertizer id
• 特徴量の平均でのXGBoostやETでの予測
  • すべてのカテゴリ特徴量
  • 出版社やsource, 上位カテゴリ, トピックやentityといった文書の特徴量
  • これらの特徴量の相互関係
  • 広告文書とページでのコサイン類似度
• 下記特徴量のFFM
  • 文書類似度，文書カテゴリ，トピックやentityを除くカテゴリ特徴量
  • XGBoostの葉(cf.³)
• 最終的にXGBoostで結合

References

1. Kaggle, Outbrain Click Prediction, 2017. ↩

2. ololo, Congrats and Solution Sharing ↩

3. Juan, et al., 3 Idiots’ Approach for Display Advertising Challenge ↩