feidapeng / 2016CCF_StateGrid_UserProfile
1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题(用户画像)】
☆347Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for 2016CCF_StateGrid_UserProfile
Users that are interested in 2016CCF_StateGrid_UserProfile are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- ccf2016 sougou final winner solution☆359Updated 8 years ago
- 【源码以及PPT分享】2016CCF大数据与计算智能大赛:精准营销中搜狗用户画像挖掘☆202Updated 7 years ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 6 years ago
- 第三届融360天机智能金融算法挑战赛-第二题 :特征挖掘☆115Updated 6 years ago
- 马上AI全球挑战者大赛 rank 1st☆254Updated 6 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆74Updated 7 years ago
- 数据挖掘入门介绍☆293Updated 6 years ago
- 阿里移动推荐算法☆127Updated 6 years ago
- 招商银行信用卡中心 消费金融场景下的用户购买预测 rank1☆208Updated 6 years ago
- 用户贷款风险预测☆568Updated 7 years ago
- 基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。☆52Updated 8 years ago
- AI100文本分类竞赛代码。从传统机器学习到深度学习方法的测试☆251Updated 7 years ago
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆69Updated 9 years ago
- 推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)☆102Updated 7 years ago
- 基于RFM和决策树模型构建专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型,结合专业运营人员的业务经营,发掘潜在用户,进行推荐营销召回。☆88Updated 11 months ago
- 2nd Place Solution for SMP CUP 2016☆93Updated 8 years ago
- 根据用户数据及消费行为数据,使用Python对客户进行聚类分群,并给出用户画像。通过数据,分析用户群体的核心特征。☆30Updated 4 years ago
- CSDN用户画像技术评测☆27Updated 6 years ago
- CCF2016 - TNT_000二等奖作品☆87Updated 8 years ago
- 2017 Global Data Challenge Hosted by JD Finance / JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛 金融信贷需求预测☆78Updated 6 years ago
- 2018、2019 腾讯广告算法大赛/2018IJCAI 阿里妈妈搜索广告转化预测竞赛/讯飞广告营销算法/OGeek☆170Updated 4 years ago
- Datacastle National Big Data Online Competition First Place Source Code助学金精准预测冠军代码☆152Updated 5 years ago
- 数据挖掘的相关案例和demo☆43Updated 7 years ago
- 京东借贷需求预测☆77Updated 7 years ago
- 2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名-【多分类,embedding】☆340Updated 6 years ago
- 阿里移动推荐算法比赛☆79Updated 8 years ago
- “魔镜杯”风控算法大赛 拍拍贷风控模型,接近冠军分数☆191Updated 7 years ago
- 🎼天池阿里音乐流行趋势预测大赛,项目中涵盖了从初赛到复赛的全部核心代码。复赛的聚合数据可以在百度网盘下载,更详细的思路介绍欢迎访问我的博客。☆153Updated 7 years ago
- 使用sklearn做特征工程☆172Updated 6 years ago