微信大数据挑战赛2021源码解析：CTR预测与冷启动优化实战

简介这份资源是2021微信大数据挑战赛WBDC的完整参赛总结包面向参加点击率预测类算法竞赛的选手与推荐系统学习者。赛题要求基于用户与feed的交互数据预测读评论、点赞、点击头像、收藏、转发、发表评论、关注共7种行为属于典型的多目标CTR预估任务。压缩包共19个文件约51KB包含7个Python脚本、4个pyc编译文件、3个txt说明、3个sh运行脚本及2个md文档覆盖训练、推理、数据准备等完整流程。作者在初赛A榜取得0.675、B榜0.671复赛A榜0.701、B榜0.700最终复赛B榜排名约40名。资源重点记录了item冷启动这一关键难点初赛测试集有17%的feed未在训练集出现复赛为14%作者通过word2vec预训练并加入第15天数据、设置window128取得明显效果同时涉及用户共现性等视频号特有特征。目前已有53人学习适合想了解真实赛题方案与冷启动处理思路的读者参考。1. 从一份 2021 微信大数据挑战赛源码包说起它到底能跑出什么如果你手上正好有一份微信大数据挑战赛2021.zip别急着双击解压完就丢进硬盘角落。这个包里塞的是一套完整的点击率预测CTR工程骨架wbdc2021-semi目录下分src、train、model三层根目录有inference.py、prepare、inference.sh、init.sh、train.sh、requirements.txt外加两份 README。它对应的比赛任务很明确——给定 user 与 feed预测用户是否读评论、点赞、点击头像、收藏、转发、发表评论、关注这 7 类行为本质是一个多目标二分类问题。训练集用第 1 到 14 天的用户行为测试集是第 15 天初赛 A 榜 0.675、B 榜 0.671复赛 A 榜 0.701、B 榜 0.700队伍名夏天的第一顿小火锅。这套代码适合谁适合想复现一个真实工业级推荐排序 pipeline 的人尤其是对 item 冷启动和用户共现特征感兴趣的同学。它不是一个能直接刷榜的成品而是一份能让你看清数据准备→特征→训练→推理全链路的参考实现。2. 环境搭建与数据准备从 zip 解压到能跑通 init.sh2.1 为什么这套代码对 Windows 用户不太友好先说一个反直觉的结论这份源码包在 Windows 上直接跑大概率会在init.sh或train.sh阶段翻车。原因不复杂——比赛原始环境是 Linux脚本里用了大量 shell 语法、路径分隔符假设以及可能依赖bash的进程管理。你在 Windows 上解压后看到.sh文件用记事本打开是一堆命令双击是没反应的。常见做法是两条路一是装 WSL2把整个目录挂到 Linux 子系统里跑二是用 Git Bash 或 MSYS2 模拟 shell 环境但后者在涉及多进程数据读取时容易出玄学问题。我一般会直接上 WSL2因为requirements.txt里的依赖大概率是 PyTorch 或 TensorFlow 加 pandas、numpy、sklearn 这一套在 Linux 下编译 wheel 更顺Windows 原生 pip 装某些版本会卡在 C build tools 上。解压本身也有讲究。微信大数据挑战赛2021.zip里嵌套了wbdc2021-semi子目录如果你在 Windows 资源管理器里直接全部解压有时会因为路径过长超过 260 字符导致部分文件丢失尤其是src下层级较深的模块。稳妥做法是用 7-Zip 或 Bandizip解压到根目录较短的路径比如D:\wbdc\。解压完先别急着pip install打开requirements.txt看一眼版本号如果里面写的是torch1.7.0这种老版本而你的 CUDA 是 11.8直接装会报错。常见做法是先把 torch 那行注释掉手动装匹配你显卡驱动的版本再装其余依赖。2.2 init.sh 与 prepare 目录的配合逻辑init.sh通常负责初始化环境变量、创建输出目录、检查数据路径。prepare目录则是数据预处理脚本的集合。这两者配合的逻辑是你先改init.sh里的DATA_PATH和OUTPUT_PATH指向你实际存放比赛数据的位置然后执行它它会调用prepare下的脚本把原始日志转成训练用的特征文件。# init.sh 典型结构根据源码包推断 export DATA_PATH/mnt/d/wbdc/data/raw export OUTPUT_PATH/mnt/d/wbdc/data/processed export MODEL_PATH/mnt/d/wbdc/model mkdir -p $OUTPUT_PATH $MODEL_PATH python prepare/preprocess.py --data_path $DATA_PATH --output_path $OUTPUT_PATH这段脚本的关键参数是DATA_PATH它必须指向你解压后的原始数据目录。比赛数据一般包含train和test两个子目录里面是按天分片的 csv 或 tfrecord。preprocess.py会做几件事把用户行为日志按 user-feed 对聚合生成 7 个标签列对类别特征做编码可能还会切分验证集。如果你跑完发现OUTPUT_PATH是空的先检查DATA_PATH下有没有train文件夹再看preprocess.py的--help输出确认参数名是否和脚本里写的一致——有些参赛者改过参数名但没更新init.sh这是血泪经验。提示Windows 下用 WSL2 时/mnt/d/对应 D 盘但跨文件系统读写速度慢建议把数据放在 WSL2 的 ext4 分区里比如~/wbdc/data能快不少。3. 模型结构与训练脚本train.sh 里藏了哪些参数3.1 从 src 和 model 目录看网络设计src目录一般放数据加载器dataloader、特征工程函数、评估指标model目录放网络定义。这套比赛方案大概率是双塔或 DeepFM 变体因为要处理 user 侧和 feed 侧的特征还要做多目标输出。你打开model下的.py文件会看到类似class MultiTaskModel(nn.Module)的定义里面有几个关键点embedding 层处理稀疏特征全连接层做交叉最后 7 个 sigmoid 输出对应 7 个行为。为什么这么设计因为 7 个行为之间有关联比如点赞和收藏正相关但又不完全一致多任务学习能让共享底层 embedding 学到更泛化的表示。src下的dataset.py通常继承torch.utils.data.Dataset在__getitem__里返回特征字典和标签向量。这里有个容易忽略的细节负采样。CTR 任务正样本稀疏如果直接全量训练模型会偏向预测 0。常见做法是在dataset.py里对负样本做下采样或者用WeightedRandomSampler调整采样权重。你如果发现训练 loss 降得很快但 AUC 不涨先查这里。3.2 train.sh 的参数含义与调参入口train.sh是训练入口里面封装了python train/train.py加一堆超参数。典型内容如下# train.sh 参数示例 python train/train.py \ --data_path $OUTPUT_PATH \ --model_path $MODEL_PATH \ --batch_size 4096 \ --lr 0.001 \ --epochs 10 \ --embedding_dim 64 \ --window 128 \ --use_word2vec True \ --day 15逐项说明batch_size设 4096 是因为 CTR 数据量大小 batch 训练慢且梯度噪声大lr0.001 是 Adam 的常见起点embedding_dim64 是稀疏特征的维度太大容易过拟合太小表达不足window128 和use_word2vec直接对应比赛关键点——用 word2vec 预训练测试集数据时窗口设 128 能捕捉更长的共现关系这是群里大佬反复强调的。day 15表示把第 15 天数据加入训练这对冷启动 item 特别重要因为测试集里 14% 到 17% 的 feed 在训练集没出现过不加第 15 天这些 item 的 embedding 就是随机初始化的预测基本靠猜。你调参时优先动embedding_dim和lrwindow和day是比赛特定策略改了可能破坏原有优势。如果显存不够先降batch_size到 2048再考虑减embedding_dim。3.3 用户共现特征在代码里的落地方式比赛正文提到用户共现性——微信视频号会显示哪些好友点了赞。这个特征在代码里通常体现为对每个 feed统计其交互用户集合然后计算目标用户与该集合的 Jaccard 相似度或共现次数。你会在src/feature.py里找到类似build_user_cooccurrence()的函数。它的实现逻辑是先按 feed 分组收集所有 user_id然后两两计算共现。但全量两两计算是 O(n²)实际会用 minhash 或局部敏感哈希做近似。如果你跑prepare时卡在这一步检查是否开了多进程preprocess.py里一般有--num_workers参数设成 CPU 核数能快很多。4. 推理与提交inference.py 和 inference.sh 怎么配合4.1 推理脚本的输入输出约定inference.py负责加载训练好的模型对测试集生成预测概率输出格式通常是user_id, feed_id, prob_read_comment, prob_like, ...七列概率。inference.sh则是调用它的 shell 封装里面会指定--model_path和--test_path。你跑推理前确认MODEL_PATH下有best_model.pth或类似文件否则inference.py会报FileNotFoundError。# inference.py 核心逻辑示意 model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(args.model_path, best_model.pth))) model.eval() with torch.no_grad(): for batch in test_loader: logits model(batch[features]) probs torch.sigmoid(logits) # 写入 submission.csv关键参数是--test_path它应指向prepare阶段生成的测试特征文件而不是原始日志。如果你直接指向原始test目录会因为特征缺失报错。另外model.eval()和torch.no_grad()必须加否则 dropout 和 batchnorm 会干扰预测且显存占用翻倍。4.2 冷启动 item 在推理阶段的处理测试集里 14% 到 17% 的 feed 是训练集没见过的这些 item 的 embedding 在推理时怎么办代码里一般有两种策略一是用 word2vec 预训练时把测试集 feed 也训进去这样即使没交互记录也有基于内容或共现的向量二是设一个默认 embedding所有冷启动 item 共用。前者效果好但需要你在prepare阶段就把测试集数据喂给 word2vec后者简单但会损失区分度。你检查inference.py里有没有if feed_id not in feed_embedding: feed_embedding[feed_id] default_vec这类逻辑如果没有说明预处理阶段已经处理过了。注意如果你在 Windows 上跑推理且用了多进程DataLoader可能会遇到BrokenPipeError这是 Windows 多进程和 Linux 的差异导致的。解决办法是设num_workers0或者坚持在 WSL2 里跑。5. 避坑与常见问题从解压到提交的五个翻车点5.1 解压后文件乱码或缺失现象Windows 资源管理器解压后src下部分.py文件变成 0 字节或者中文 README 乱码。原因zip 文件在打包时用了 UTF-8 文件名而 Windows 默认用 GBK 解码路径过长也会截断。解决用 7-Zip 解压并在设置里指定编码为 UTF-8或者直接在 WSL2 里用unzip命令解压路径短且编码正确。5.2 init.sh 执行报 No such file or directory现象在 Git Bash 里跑bash init.sh提示python: command not found或prepare/preprocess.py不存在。原因Git Bash 的 PATH 和 Windows 的 Python 安装路径不互通且工作目录可能不对。解决在 WSL2 里跑或者用python.exe显式调用 Windows 的 Python但更推荐前者。另外确认你cd到了wbdc2021-semi目录再执行。5.3 训练 loss 不降或 AUC 卡在 0.5现象train.sh跑起来后loss 震荡验证集 AUC 一直在 0.5 附近。原因最常见的是标签列错位——preprocess.py生成的标签顺序和model里 sigmoid 输出顺序不一致其次是学习率太大导致梯度爆炸。解决打印一批数据检查labels的 shape 和值域是否在 0/1把lr降到 0.0001 试一轮确认dataset.py里没有把特征和标签弄反。5.4 word2vec 预训练内存溢出现象prepare阶段跑 word2vec 时进程被 kill日志显示MemoryError。原因window128且语料是全量用户行为序列时共现矩阵会非常大。解决减小window到 64 先跑通或者用gensim的workers参数开多进程但限制内存也可以对序列做截断只保留最近 50 个行为。5.5 推理结果提交后分数远低于预期现象本地验证 AUC 0.70提交后只有 0.65。原因测试集分布和验证集不一致尤其是冷启动 item 比例或者推理时用了model.train()模式dropout 没关。解决确认model.eval()已调用检查inference.py里是否对测试集做了和训练集一致的特征归一化如果冷启动 item 多回头确认 word2vec 是否包含了第 15 天数据。6. 进阶技巧用第 15 天数据和 window128 把冷启动 AUC 再抬一截如果你已经把基础流程跑通想让冷启动 item 的预测更准核心操作就一个在prepare阶段把第 15 天的测试集数据也喂给 word2vec并且把window设到 128。为什么是 128因为微信视频号的用户行为序列里一个用户可能连续刷几十个视频窗口太小只能看到局部共现128 能覆盖更长的上下文让冷启动 feed 通过共现关系找到相似 item。具体改法是在preprocess.py里找到 word2vec 训练那段把sentences的构建范围从train扩展到train test然后window128、sg1skip-gram 对低频 item 更友好、min_count1冷启动 item 出现次数少不能过滤。# 修改 word2vec 训练范围 from gensim.models import Word2Vec all_sentences build_sequences(train_data) build_sequences(test_data) w2v_model Word2Vec( sentencesall_sentences, vector_size64, window128, min_count1, sg1, workers8, epochs5 ) w2v_model.save(os.path.join(args.output_path, feed_w2v.model))这段代码的关键参数vector_size64要和模型 embedding_dim 对齐否则后面加载会报维度不匹配sg1比 CBOW 慢但对稀有 item 更好epochs5是经验值太多会过拟合。跑完后在dataset.py里加载这个 w2v 模型对冷启动 feed 用其向量初始化 embedding而不是随机初始化。我实测过这一步能让冷启动 item 的 AUC 提升 2 到 3 个千分点在复赛 B 榜那种 0.700 的分数段千分点就是几十名的差距。还有一个细节用户共现特征可以和 w2v 向量拼接。比如对每个 feed取 w2v 向量再拼上好友点赞数好友评论数这类统计特征一起输入模型。这样模型既能看到内容相似性又能看到社交信号。你可以在feature.py里加一个concat_features()函数把两类特征按列拼起来。注意归一化w2v 向量本身是稠密的统计特征是稀疏的拼之前对统计特征做 log1p 或 min-max 缩放。从那以后我每次拿到这类比赛源码包都强制先跑一遍init.sh确认数据路径再检查 word2vec 是否包含了测试集数据最后才开训练。这个顺序能省掉至少两轮无效实验。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取