实战淘宝穿衣搭配

1. 说明

《淘宝穿衣搭配》比赛是2015年的一个天池算法比赛，现已开放为新人赛，仍可下载数据，上传结果及计算排名。具体地址是： https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?spm=5176.100067.5678.2.78904065HrZLpP&raceId=231575
这是一个集图片、文字、数据挖掘于一体的比赛，可下载的数据是千万级的，在网上也可以找到冠军及一些选手的解题思路。新人可用来练手，通过评分定位自己的实力，也能从前人的思路中受到启发。

2. 具体问题

竞赛数据包含三部分，分别是：商品基本信息数据（分类、文本、图像）；用户历史行为数据（用户、商品、购买时间）；和专家提供的搭配套餐数据（商品组合）。任务是预测给定商品最佳搭配的前200个商品。具体计分公式是：

其中n表示答案集合中商品的数量，p(k)表示在k截断之前的预测准确率，当第k个商品在答案集合中Δ(k)为1，否则为0。从中可见：在答案中越靠前的商品权重越大。
购物表数据共1361万条，用户110万个，50万种商品，不重复关键字8万多个，280种分类。

3. 问题分析

测试集中的数据均未出现在专家推荐表中，无法直接使用专家推荐。测试集中出现的商品大约有一半即没被购买过，也没被推荐过，要想对预测它的搭配，就需要找到与之类似的商品。因此本题可分解成两部分：求某商品的最佳搭配，求某商品的近似商品。
求最佳搭配，可在专家推荐表中获取商品所在组中的其它商品，用户购买记录可将用户在某一时段购买的商品认为是可配搭商品，并从中减掉不可搭配的品种。不可搭配的品种由专家推荐表算出，280个类别可以有约280x280种组合，而专家给出的可组合类别只有不到1000种。
求近似商品，可通过商品信息中商品的分类，关键字，图片计算，主要使用在同类中找关键字TF/IDF加权后最近似的商品。

4. 无监督学习和半监督学习

此题代表了一类典型的问题：从以往的用户行为中寻找规律，以便辅助和引导用户之后的行为，像视频，新闻，购物推荐都属于此类问题，俗称啤酒尿布问题（在超市购物时买尿布的往往也买啤酒）。
此题应该算是一个无监督或半监督学习问题。尽管用公式给出了计分标准，但开发者仍不知道预测搭配的5000x200项中，具体哪些正确的，哪些是错误的。线上每天只有两次评分机会，根据其反馈只能在粗略的方向上调整。
因为是无监督学习，各个特征影响的大小，很多都是靠人和经验和猜，然后花大量的时间在线上验证自己的猜测，监督学习算法，迭代改进算法都无法使用。于是在第二赛段，有些选手将其改造成半监督学习：通过专家推荐生成正例，通过随机抽取生成反例，这样就可以代入算法了。常用于处理无监督学习的方法有聚类，关联规则，规则等等。

5. 规则算法

有人把此题解法戏称为“规则吊打”，就是说它非常考验规则。再看看自己的解法，以及别人分享出的算法，前期几乎都是“人”总结出来的规则，比如：同一个人在同一季节购买的更可能是搭配，对同时购买次数进行排序，有些类别不适合搭配等等。如果不知道数据的具体意义，这些规则都无法获得。当然，这也是特征工程的一部分。
常见的与规则相关的算法有从决策树中抽取规则，它是一个监督学习；还有关联规则，比如Apriori算法或Fp-Growth算法，基本都属于统计类算法，该类算法也适用于本文中的问题。

6. 文本分析

题目给出的数据中包括商品的描述，给出的不是具体的文字，而是其关键字转换成的ID号，就是说一个商品的描述信息由多个 ID号组成。如果两件商品都包括很多同样的关键字，则说明它们可能是近似商品。这只是一个粗略的比较，可能与一件相品关键字个数相同的几百件商品，所以还要考虑每个关键字的重要程度。几乎所有人都使用了TF/IDF算法，使用中也有一些技巧，比如在什么范围内取IDF？是在同一类中取，还是在所有商品中取。

7. 图像处理

除了数据表，此题还提供了好几G的图片，也是用来计算商品的相似度和搭配度的，由于图片太多，处理时间太长，并且需要大量存储空间，所以很多人都忽略了该特征。也有人处理了其中的一部分，比如只在找不到搭配信息，没有购买记录，又找不到关键字类似的商品时，才分析其图片信息。求取图片特征的方法可以用SIFT（有相应的python库），即尺度不变特征变换。