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整体架构概述

这段代码实现了一个基于LightGBM的视频推荐系统，主要用于预测用户对视频的点击概率。整体流程分为五个核心阶段：

1. 数据加载与预处理：读取多源数据并进行内存优化
2. 特征工程：构建用户、视频及交互特征
3. 样本准备：生成训练所需的标签数据
4. 模型训练：使用LightGBM训练二分类模型
5. 预测部署：对新数据进行预测并生成推荐结果

核心库依赖说明

import pandas as pd # 数据处理核心库 import numpy as np # 数值计算库 import lightgbm as lgb # 梯度提升树模型库 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集拆分 from sklearn.metrics import roc_auc_score # 模型评估指标 import chardet # 文件编码检测 import os # 文件系统操作 import gc # 内存管理 import joblib # 模型保存与加载 from tqdm import tqdm # 进度条显示 import warnings # 警告处理

关键函数解析

1. 内存优化函数 reduce_mem_usage

def reduce_mem_usage(df, use_float16=False):  """迭代降低DataFrame的内存占用"""  start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2  print(f"内存优化前: {start_mem:.2f} MB")   for col in df.columns:  col_type = df[col].dtype  if col_type != object: # 不处理字符串类型  c_min = df[col].min()  c_max = df[col].max()   # 整数类型优化  if str(col_type)[:3] == "int":  if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:  df[col] = df[col].astype(np.int8)  elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:  df[col] = df[col].astype(np.int16)  # ... 其他整数类型判断   # 浮点数类型优化  else:  if use_float16 and c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:  df[col] = df[col].astype(np.float16)  elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:  df[col] = df[col].astype(np.float32)   end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2  print(f"内存优化后: {end_mem:.2f} MB ({100*(start_mem-end_mem)/start_mem:.1f}% 减少)")  return df

功能说明：
通过将数据类型从高精度（如int64、float64）转换为适合数据范围的低精度类型（如int8、float32），显著减少内存占用。这对处理大型数据集至关重要，能避免内存溢出并提高运算速度。

2. 数据加载函数 load_data_for_day

def load_data_for_day(day):  """逐天加载数据并进行基本处理，返回优化后的DataFrame"""  dtypes = {'did': 'category', 'vid': 'category'} # 将ID类特征设为category类型  day_str = f"{day:02d}"   # 加载曝光数据  see_path = f'see_{day_str}.csv'  see = pd.read_csv(see_path, encoding='latin1', dtype=dtypes)   # 加载点击数据（如存在）  click_path = f'click_{day_str}.csv'  if os.path.exists(click_path):  click = pd.read_csv(click_path, encoding='ISO-8859-1', on_bad_lines='skip', dtype=dtypes)  click = click[['did', 'vid']] # 只保留需要的列  click['clicked'] = 1 # 添加点击标记   # 加载播放数据（如存在）  play_path = f'playplus_{day_str}.csv'  if os.path.exists(play_path):  play = pd.read_csv(... , dtype=dtypes)  play = play[['did', 'vid', 'play_time']] # 保留播放时长   return see, click, play

核心处理逻辑：

• 按天加载三种类型数据：曝光数据(see)、点击数据(click)、播放数据(play)
• 使用category类型存储用户ID(did)和视频ID(video)，减少内存占用
• 对缺失文件和字段进行容错处理，提高代码健壮性

3. 特征工程函数 process_data_in_chunks

def process_data_in_chunks(days, feature_builder=None):  """分块处理数据，避免内存溢出"""  # 加载视频基础 information  video_info = pd.read_csv('vid_info_table.csv', encoding='gbk', dtype={'vid': 'category'})   # 初始化用户和视频统计字典  user_stats = {} # 存储用户行为统计  video_stats = {} # 存储视频特征统计   # 逐天处理数据  for day in tqdm(range(1, days + 1), desc="处理每日数据"):  see, click, play = load_data_for_day(day)  if see is None: continue   # 合并多源数据  see = pd.merge(see, play, on=['did', 'vid'], how='left') # 合并播放数据  see = pd.merge(see, click, on=['did', 'vid'], how='left') # 合并点击数据  see = pd.merge(see, video_info[['vid', 'item_duration']], on='vid', how='left') # 合并视频时长   # 计算完成率特征  see['completion_rate'] = (see['play_time'] / see['item_duration']).clip(0, 1)   # 创建标签（核心业务逻辑）  see['label'] = np.select(  [(see['completion_rate'] > 0.4), (see['clicked'] == 1)],  [2, 1], # 2=完成观看, 1=点击未完成, 0=曝光未点击  default=0  )  see['binary_label'] = see['label'].apply(lambda x: 1 if x >= 1 else 0) # 二分类标签   # 更新用户统计（构建用户特征）  for _, row in see.iterrows():  did = row['did']  if did not in user_stats:  user_stats[did] = {'exposure_count': 0, 'click_count': 0, 'active_days': set()}  user_stats[did]['exposure_count'] += 1 # 曝光次数  if row['clicked'] == 1:  user_stats[did]['click_count'] += 1 # 点击次数  user_stats[did]['active_days'].add(day) # 活跃天数   # 更新视频统计（构建视频特征）  # ... 类似用户统计逻辑   # 生成用户特征DataFrame  user_features = []  for did, stats in user_stats.items():  user_features.append({  'did': did,  'user_click_rate': stats['click_count'] / stats['exposure_count'], # 点击率  'user_active_days': len(stats['active_days']) # 活跃天数  })   # 生成视频特征DataFrame  # ... 类似用户特征生成逻辑   return user_df, video_df

核心特征说明：

• 用户特征：点击率(user_click_rate)、活跃天数(user_active_days)
• 视频特征：视频流行度(video_popularity)
• 交互特征：用户-视频交互(user_video_interaction)、用户-视频亲和力(user_video_affinity)

4. 模型训练函数 train_model

def train_model(samples):  """训练LightGBM模型"""  # 选择特征列  features = ['user_click_rate', 'video_popularity', 'user_active_days',  'user_video_interaction', 'user_video_affinity']  X = samples[features]  y = samples['binary_label'] # 二分类标签   # 划分训练集和验证集  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(  X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y  )   # 配置LightGBM参数  params = {  'boosting_type': 'gbdt', # 梯度提升决策树  'objective': 'binary', # 二分类任务  'metric': 'auc', # 评估指标：AUC  'num_leaves': 31, # 叶子节点数  'max_depth': 7, # 树深度  'learning_rate': 0.05, # 学习率  'feature_fraction': 0.7, # 特征采样比例  'bagging_fraction': 0.8, # 样本采样比例  'bagging_freq': 5, # 采样频率  'seed': 42 # 随机种子，保证结果可复现  }   # 训练模型  lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)  lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)   model = lgb.train(  params,  lgb_train,  num_boost_round=500, # 最大迭代次数  valid_sets=[lgb_train, lgb_eval],  callbacks=[  early_stopping(stopping_rounds=50), # 早停策略，防止过拟合  log_evaluation(period=100) # 日志输出频率  ]  )   # 评估模型  y_pred = model.predict(X_test)  auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred)  print(f"验证集AUC: {auc_score:.4f}")   # 保存模型  joblib.dump(model, 'lightgbm_model.pkl')  return model, features, auc_score

模型训练关键技术：

• 早停策略(early_stopping)：当验证集指标不再提升时停止训练，防止过拟合
• 分层抽样(stratify=y)：保持训练集和验证集的标签分布一致
• 特征采样与样本采样：提高模型泛化能力，减少过拟合风险

5. 预测函数 predict_new_data

def predict_new_data(model, feature_columns, test_file):  """对新数据进行预测"""  # 加载测试数据  test_data = pd.read_csv(test_file, dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'})   # 加载用户和视频特征映射表  user_df = pd.read_csv('user_click_rate.csv')  video_df = pd.read_csv('video_popularity.csv')   # 创建特征映射字典（优化查询速度）  user_click_map = user_df.set_index('did')['user_click_rate'].to_dict()  video_pop_map = video_df.set_index('vid')['video_popularity'].to_dict()   # 为测试数据添加特征  test_data['user_click_rate'] = test_data['did'].map(user_click_map).fillna(global_user_rate)  test_data['video_popularity'] = test_data['vid'].map(video_pop_map).fillna(global_video_pop)  # ... 其他特征处理   # 分批预测（避免内存溢出）  batch_size = 100000  predictions = []  for i in tqdm(range(0, len(test_features), batch_size), desc="预测批次"):  batch = test_features.iloc[i:i+batch_size]  preds = model.predict(batch)  predictions.extend(preds.tolist())   # 生成推荐结果（每个用户推荐一个视频）  test_data['click_prob'] = predictions  top_predictions = test_data.sort_values('click_prob', ascending=False).groupby('did').head(1)  result = top_predictions[['did', 'vid', 'click_prob']]  result.to_csv('prediction_result.csv', index=False)   return result

预测阶段优化：

• 使用字典映射快速查找用户/视频特征
• 分批预测处理大规模测试数据
• 按用户分组取Top1推荐结果

主程序执行流程 

if __name__ == '__main__':  try:  # 1. 准备训练样本（使用7天数据）  samples, _, _ = prepare_samples(days=7)   # 2. 训练模型  model, features, auc_score = train_model(samples)   # 3. 预测新数据  result = predict_new_data(model, features, 'testA_did_show.csv')   print("✅ 流程成功完成!")  except Exception as e:  print(f"❌ 流程出错: {str(e)}")  traceback.print_exc()

关键技术点总结

1. 内存优化策略

• 使用category类型存储ID类特征
• 数值类型降精度转换（int64→int8, float64→float32）
• 分块处理数据，避免一次性加载全部数据
• 显式调用gc.collect()释放内存

2. 特征工程思路

• 用户维度：点击率、活跃天数
• 视频维度：流行度（点击用户数）
• 交互维度：用户活跃度×视频流行度、用户点击率×视频流行度
• 行为标签：基于播放完成率(>40%)和点击行为构建多分类标签

3. 模型优化技巧

• 早停策略防止过拟合
• 特征和样本采样提高泛化能力
• 控制树深度和叶子节点数降低模型复杂度
• 使用AUC作为评估指标（适合二分类问题）

代码改进建议

1. 特征扩展：可添加时间特征（如周末/工作日、时段）、用户兴趣偏好等
2. 交叉验证：使用K-fold交叉验证替代简单的train-test split
3. 参数调优：结合GridSearchCV或Optuna进行超参数优化
4. 特征重要性：分析模型特征重要性，移除冗余特征
5. 异常值处理：增加对异常播放时长、极端点击率的处理逻辑