1. 天池竞赛平台
微博互动预测是一个天池平台的竞赛，和其它平台相比，天池的数据量更大，赛题更接近实际场景。微信互动比赛算是其中比较小的，训练数据也有300多Ｍ，上百万条记录（虽然数据较多，但也是普通开发机可以处理的量级）。数据内容也比较丰富，和提供匿名纯特征拼算法的竞赛相比，它需要研究业务，发挥的空间也更大。
天池平台的大多数比赛分为线下赛和线上赛。第一阶段线下赛和Kaggle，DC差不多，就是在本地计算，然后上传预测结果，线上评分排名（每天两次），如果第一阶段排名靠前，可进入第二阶段线上赛，线上赛使用天池平台算力和工具，海量数据，支持分布计算，但也被线上工具所限。
2. 新浪微博互动预测
微博互动预测是前两年的赛题，现在仍开放线下赛，可以上传预测结果，计分并排名。它代表了现实中的一大类应用：数据量大，需要参赛者提取特征，数据有现实中的意义，无规律数据占多数，可多维度分析等等。赛题具体见：
https://tianchi.aliyun.com/getStart/introduction.htm?spm=5176.100066.0.0.6f2c778dQSMdqc&raceId=231574
3. 观察数据
微博互动预测的训练集是123Ｗ条微博，预测测试集中数据转发，评论和赞的情况。
训练数据中，字段并不多，包括：用户标记，博文标记，发博时间，转发数，评论数，赞数，博文内容。
- 用户标记：大多数用户发文不止一条，可通过转发数，评论数，赞数预测该用户的粉丝，以及粉丝的习惯。
- 博文标记：是微博的id，可看作索引。
- 发博时间：可分解出工作日，节假日，时间段等属性。
- 转发数，评论数，赞数：是预测的目标，也可用于计算用户的特征和分析其相关性。
- 博文内容：可解析出更多特征，如分词聚类，情绪分析，是否包含链接，是否包含表情，是否包含视频，是否自动生成，是否为广告（含：天猫，淘宝，超便宜），长度，是否@谁，是否为转发#，文章分类（新闻，技术，笑话，心情…）
4. 统计数据
(1) 统计转发，评论，点赞个数（后统称反馈）
我们既可以把它当成回归问题，也可以把它当成分类问题，如果是分类问题，则是非均衡分类，score时需要考虑分布情况。
可见，如果把所有情况都预测成0，也能拿到一定分数。
(2) 反馈个数做图
下面列出了转发，评论，点赞的分布图，横坐标是反馈个数（如转发数），纵坐标是该反馈出现的次数，如０次转发出现了上百万次（由于影响显示，做图截取掉了）。
(3) 反馈均数
平均每篇获得反馈个数是，转发：3.54，评论：1.26，赞：2.22。
可见，虽然大多数人没得到反馈，但被关注的少数人拉高了平均分。
(4) 统计用户
训练数据中共37000多个用户，人均发文33篇，首先用把每个用户得到的转发，评论，点赞的均值加在一起，可计算出关注度，即下图中的黑线，按关注度对用户排序，下图分别显示了关注度和各种反馈之间的关系，以及分布，从中也能看到在30000多人里只有几十个人平均每篇的反馈之和超过100，且以转发为主。
截掉了图的左侧，其中显示有15000多人，从未得到过任何反馈，占了全体用户数的0.412，所以说没人理也很正常。估计可能因为不太使用微信，只发广告，自动生成消息，或者好友太少。后面会做进一步分析。
(5) 单个用户分析
下面是对某个用户的转发分析，他共发文733篇，其中最多的一篇被转发8949次，也因为影响显示被截掉了，其中有167篇文是0次转发，大多数分布在０-100次以内。从中还可以估计一下他的粉丝数，至少有8949人，方法是max(f,l,c)。
可见，在粉丝多的情况下，反馈更多地取决于内容。
5. 问题分析
再来看看比赛的评分标准，下面公式中f代表转发，c代表评论，l代表赞，p代表预测，r代表真实值；deviation是真实值与预测值的偏差，具体公式如下：
precision是准确率，根据偏差算出：
sig为符号函数，当x>0时sig(x)=1，当x<=0时，sig(x)为0。Counti为每篇的反馈总数，当Counti>100时，以按100计算。
也就是说，当计算的偏差和在正负20%以内，则将反馈总数计入成绩。有两点需要注意：
第一，反馈越多在评分中权重越大，比如反馈为500的文章，如果预测正确，贡献是反馈为0文章的500倍。
第二，反馈越多偏差越大，比如实际为200次转发，预测成了500次，偏差deviation=(500-200)/(200+5)=1.63；实际为2次，预测成5次，deviation=(5-2)/(2+5)=0.43。
6. 整体分析
从直觉上看，最强的特征应该是用户的被关注度，其次是内容，然后是时间。
试验了一下，计算出了每个用户转发，评论，赞的均值，对于训练集中出现过的用户，直接将均值四舍五入作为预测，对没出现过的用户预测为0（整体均值）。线上得分26.49%，排名260名左右。加入一些算法后成绩反而下降了，估计可能是由于少量有规律数据和大量无规律数据混在一起，规律被湮没了，当然也有算法的选择问题。
从不同角度看：直接可见的是文章，间接可见的是用户的特征。从已有数据可以提取到用户的发文数，各种反馈的均值，方差，关注度，估计粉丝数，以及他的粉丝对他各种文章的反馈。也可以根据不同反馈（不同的人，身边不同圈子）给用户做聚类。当某个用户个人信息不足时，取他所属类别的均值，这有点像股票分析也要先分析某支股票的股性，再分析其行为。
初步觉得这应该是一个聚类，分类和回归结合的问题，有点像树回归。我觉得在前期，相对于分析信息内容，分析用户行为可能带来更大的信息增益。
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