近日，在澳大利亚墨尔本圆满闭幕的第12届网络搜索与数据挖掘国际会议（WSDM 2019）上，电子科技大学大数据研究中心一年级硕士生陈维龙获得 WSDM Cup 挑战赛第一名的成绩。

WSDM 被誉为信息检索领域最有影响力也最权威的会议之一，会议的关注点为搜索、数据检索、数据挖掘、算法设计、算法分析、经济影响方面的实际且严谨的研究，以及对准确率和运行速度的深入实验探究，今年已经是 WSDM 的第十二届会议。

本次 WSDM Cup 有来自全球 744 支队伍参赛，比赛的赛题内容是预测短视频APP应用在用户快速增长阶段中的用户留存率，从而进一步挖掘提高用户留存率及影响用户留存的原因。陈维龙设计了一种实用的机器学习方法来应对这样的挑战，包括特征工程、Lightgbm、CatBoost等决策树方法，RNN-ManyToMany等深度学习的方法，以及学习模型的堆叠。决策树对于特征工程的挖掘具有非常好的效果体现，而RNN-ManyToMany相对于传统方式，不需要过多地处理输入序列，可以直接输入各种行为序列。通过余弦退火快照集成，从而以非常低的成本获得大量不同的局部最优值。通过多次优化完善，陈维龙最终在全球参赛队伍中脱颖而出，在算法组件和可解释性组件综合得分第一，取得冠军！