【专访】首届腾讯社交广告“高校算法大赛”落幕 冠亚季军团队参赛心得精彩分享

导言：
7月6日，首届腾讯社交广告“高校算法大赛”正式落幕。在众多参赛团队中，来自南京大学的三人组合“nju_newbie”一举夺得决赛冠军，将30万元奖金收入囊中。决赛第二、第三名分别归属“Raymone”和“我很难受”，两支队伍都是由来自跨高校的算法达人组成的。本次算法大赛的赛题是“移动App广告转化率预估”，即在给定广告、用户和上下文的情况下，预测广告被点击后发生激活的概率。以往，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制，只能以曝光或点击作为投放效果的衡量标准，再开展优化。而基于广告转化数据训练转化率预估模型（pCVR，Predicted Conversion Rate），允许广告主在广告排序中优化投放效果，提升ROI。

从今年4月12日正式开放线上报名至今，近18000名参赛者经过了层层筛选和激烈竞争，同时也在竞赛中互相交流心得，在获得算法优化乐趣的同时收获了宝贵的实践经验。

拿下大赛冠军的“nju_newbie”夺冠历程可谓颇具传奇色彩，自称“菜鸟”的他们在决赛阶段成绩飞速提升，异军突起，将优势一直延续到了最后。而他们对自己的算法模型能够取胜保持了相当谦逊的态度。获得第二的“Raymone”团队以“数据清洗”为ACE，在验证特征的路上痛并快乐着，不断挑战着过去的自己。“我很难受”团队的名字则很直白的反映了参赛者某些时刻的竞技状态。纵然算法模型会带来瓶颈，却挡不住冲破困境继续前进的决心。

不妨通过以下对三支团队的采访实录，来感受一下算法大牛们的心路历程吧！

一、“nju_newbie”团队

Q1 能否介绍一下团队的几位成员？

我们团队的3位成员杨毅、梁雨、沈少峰都来自于南京大学。杨毅的主要研究方向是nlp与推荐系统，梁雨的研究方向主要是数据降维与图像识别，沈少峰的研究方向主要是线形模型与集成学习。在这次比赛中，梁雨和沈少峰主要负责特征工程和参与模型讨论，杨毅主要负责模型改进与实现。

Q2 为什么会叫“nju_newbie”这个名字？

这个名字包含两部分，”nju”和”newbie”，其中”nju”是南京大学的简称，把nju放在前面是希望表达对南京大学的感谢，“newbie”是菜鸟的意思，代表在大数据面前我们是菜鸟，要以一颗求知的心去学习大数据中的技术，也是对我们自己的鞭策。


Q3 为什么会来参加腾讯社交广告高校算法大赛？

能参加腾讯社交广告高校算法大赛并拿奖其实有很大的机会成分在里面。队长杨毅在比赛开始时刚好在研究推荐系统和点击率方向的最新论文，从系群里看到有这个比赛，于是想要将最前沿的技术放在实际应用中衡量一下效果，没想到能取得这么好的成绩。队员沈少峰处于硕士快要毕业的阶段，想要通过比赛测试一下自己的能力，同时也接触一下工业界的数据，为即将到来的职业生涯打个基础。成员梁雨也是抱着理论实际应用的目的，将理论和实际结合起来，加深理解，从而提高自我。


Q4 据说你们在决赛中的成绩一直在火速提升，并获得了决赛第二周的周冠军，请问你们是如何让成绩快速提升的？

能参加腾讯社交广告高校算法初赛时，我们使用深度学习模型效果并没有GBDT好。进入复赛后，由于数据量大大增加，深度学习模型的效果也大幅度提高，超越了初赛时效果最好的GBDT模型，这是我们决赛成绩能够进步的最大因素。其次