利用地理位置信息的银行卡使用预测
机器学习
2016-10-14 v1 人工智能
摘要
我们描述了 ISMLL 团队在 ECML-PKDD 2016 Discovery Challenge 关于银行卡使用竞赛中两个任务的解决方案。我们的解决方案基于三大支柱：梯度提升决策树作为强大的回归和分类模型，对良好超参数配置的密集搜索，以及利用地理位置信息的强特征。该方法在第一项任务的公开排行榜上取得了最佳性能，并在第二项任务中获得了不错的第四名。
引用
@article{arxiv.1610.03996,
title = {Bank Card Usage Prediction Exploiting Geolocation Information},
author = {Martin Wistuba and Nghia Duong-Trung and Nicolas Schilling and Lars Schmidt-Thieme},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.03996},
year = {2016}
}
备注
Describes the winning solution for the ECML-PKDD 2016 Discovery Challenge on Bank Card Usage Analysis. Final results on the private leaderboard are available here: https://dms.sztaki.hu/ecml-pkkd-2016/#/app/privateleaderboard