一、比赛地址和背景
1.1 比赛地址
1.2 数据说明及任务
本次算法赛将提供超过 23.5W 的食物、疾病对应关系及其量化得分，其中食物特征超过 200 个，疾病特征由 3 种不同的方式抽取，累积超过 4000 个特征信息。初赛为 0、1 二分类预测，提供食物、疾病特征，与食物疾病的关系标签。
疾病特征
食物特征
1.2.1 初赛任务
本赛道将提供脱敏后的食物与疾病特征，参赛团队根据主办方提供数据，在高度稀疏数据的场景中，进一步挖掘、融合特征并设计模型，以预测食物与疾病的关系。初赛阶段为二分类问题，分类标签分别为 0（无关）、1（存在正面或负面的影响）。
1.2.2 复赛任务
在初赛的基础上，增加对食物与疾病相关性评级维度的评估。
复赛阶段同时评估 0、1 二分类与相关性评级，在原训练集中增加食物疾病相关性评级的标签数据。
其实还是二分类，不过评价方面考虑了相关性的排序
三、总体思路分享
初赛做的比较简单，基本就是在baseline基础上调了一下参数就混进了复赛
复赛多少做了一些工作，下面是主要内容分享
3.1 总体流程
整个流程如图所示
主要采用了高斯聚类、PCA、特征分组衍生、LightGBM等方法
虽然树模型可以处理缺失值，但是这里发现补0可以提高一个多点，由于是匿名特征，所以这里也没办法解释。
另外线上线下差距极大，比较容易过拟合。
3.2 高斯聚类
高斯聚类的思路和流程如下：
数据特点：所有特征经过脱敏处理。食物特征缺失率较大，三个疾病特征维度高，而且疾病数量各不相同，总体情况较为复杂。
食物的高斯聚类：由于测试集食物是全新的数据，在训练集中没有出现，所以我们想通过聚类算法来打标签。这样就获得了食物的类别标签。也方便进行下一步的特征挖掘。具体方法是找出缺失率较少的列（<10%）,然后将这些列的缺失值进行填充（-1，因为部分特征值有0，容易混淆。）
疾病的高斯聚类：虽然疾病特征数据是固定的，但是我们也想要通过聚类算法来找出疾病可以分为几个类别，来获得更多的疾病类别信息。
3.3 特征挖掘
总体思路如下：
分组统计量特征
计算每个食物组在训练集中与疾病相关性的统计量：均值、标准差、偏度、峰度。
计算每个疾病ID在训练集中与食物相关性的统计量：均值、方差、偏度、峰度。
特征交叉
按照LGBM的特征重要性排序，将重要性靠前的特征进行特征交叉，由于复赛进行交叉过拟合严重，所以只选取前5的特征（食物特征）进行乘法和除法的交叉。
3.4 尝试过的其他方法
聚类方法：K均值聚类、层次聚类等，效果最优的是高斯聚类。
降维方法：稀疏PCA效果略优，但是资源消耗较大，其他方法（比如tsvd）替换后效果略差。总体来说差距不大。
分组特征统计量：最大值、最小值、极差、中位数等。
其他分组：尝试将疾病聚类后类别进行分组计算，效果不佳.
特征交叉：初赛将food_id作为交叉项效果较好，但是放在复赛线上线下差距较大。
特征重要性：尝试删除一些特征重要性较低的特征，效果不佳。
模型选择：XGB、Catboost等，但是经过实验，初始效果较差，参数略微调整后没有提升。
模型融合：由于其他模型效果相对较差、模型融合（比如stacking）效果不佳，且模型比较大。
3.5 未尝试的想法
食物与疾病的相关性：
食物和疾病由于不属于一个种类，特征提取方式也有所不同，其中数据间也会存在差异性。
经过多表拼接之后，其实就是将食物疾病特征融合，最后得到一个得分，也就是相关性。
在本赛题中nn模型大多使用的也是先拼接融合，在进行计算，线上线下差距很大。可能是由于模型隐层提供更多的交叉特征信息，导致了过拟合严重。
所以双塔模型其实可能会有更好的效果。
双塔模型通过施加以下约束可能会达到更优效果：
1.消除食物和疾病特征间的差异性，这部分差异主要是由特征提取方式不同导致的。L2范数最小化特征矩阵距离，对抗学习等等。
2.在公共特征空间放缩特征距离，有相关性的特征距离缩小，无相关性的特征距离放大
3.其他约束。
