腾讯广告算法大赛 TAAC2026 技术方案：pCVR 预测中的序列建模与特征交互

比赛: 腾讯广告算法大赛（KDD 2026 联合） 任务: 广告 pCVR（转化率）预测，评估指标 LogLoss / AUC 数据: HuggingFace TAAC2026/data_sample_1000，仅 1000 条样本 最终成绩: AUC = 0.7207，LogLoss = 0.3079

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1. 背景与问题定义

pCVR（post-click conversion rate）预测是广告系统中的核心任务之一：给定用户特征、历史行为序列和候选广告，预测用户点击后完成转化的概率。转化率直接影响广告出价和收益。

本次比赛中，数据仅有 1000 条样本（103 正 / 897 负），且每个用户只出现一次。这两个约束从根本上限制了模型的表达能力，也带来了独特的技术挑战。

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2. 数据分析

2.1 数据规模

指标	值
样本总数	1,000 条
正样本（转化）	103 条 (10.3%)
负样本（未转化）	897 条 (89.7%)
唯一用户数	1,000（每用户仅出现 1 次）
唯一物品数	927
平均转化率	10.30%

2.2 字段结构

user_id          # 用户标识
item_id          # 广告/物品标识
user_feature     # 用户特征列表 [{feature_id, int_value, int_array, float_array}]
item_feature     # 物品特征列表
seq_feature      # 行为序列 {action_seq, content_seq, item_seq}
label            # [{action_time, action_type}]，action_type=2 → 正样本
timestamp        # Unix 时间戳

2.3 特征维度

类型	feature_id 数量	说明
user_feature (int)	44 个	fids: 1, 3, 4, 50-93, 99-103, 105
item_feature (int)	11 个	fids: 6-16, 75
user_feature (array)	2 个	fid=18, 67（高维 embedding，均值化后转为标量）
action_seq	10 步	feature_id 19-28
content_seq	9 步	feature_id 40-48
item_seq	12 步	feature_id 29-39, 49

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3. 特征工程

3.1 密集特征

从 user_feature 和 item_feature 中提取所有 int_value，array 类型取均值后转为标量，共 55 维。

3.2 序列统计特征

从 action_seq / content_seq / item_seq 各提取 11 维统计量：

[mean, std, max, min, nonzero_mean, nonzero_count,
 last_val, last3_mean, ts_mean, ts_std, padding]

总序列特征: 3 × 11 = 33 维。

3.3 时间特征

hour = (timestamp % 86400) // 3600    # 一天中的小时
dow  = (timestamp // 86400) % 7       # 一周中的星期

3.4 Target Encoding（防泄漏设计）⚠️

这是整个项目中最容易出错、也最重要的环节。

问题 1：Validation Fold 泄露

最初版本中，target encoding 从所有数据计算：

# 错误代码
user_hist_cvr = df.groupby("user_id")["label"].transform("mean")  # 包含 validation fold！

→ 修复：Per-fold encoding，每个 fold 的 target encoding 仅从训练集计算。

问题 2：用户只出现一次

每个用户只出现一次 → user_hist_cvr[uid] 只能是 0.0 或 1.0，直接泄漏标签。

→ 修复：Leave-One-Out (LOO) encoding：

# LOO 公式（样本 i）
user_loo[i] = (user_sum - y_i + global_mean × α) / (user_count - 1 + α)
# α=10.0（贝叶斯平滑，防止稀疏统计过拟合）

验证样本用训练集计算的 dict lookup，不参与自身标签的统计。

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4. 模型架构

我们训练了 4 类模型，并采用多层级联（Stacking）进行集成。

4.1 LightGBM（主模型）

为何 LGB 在小数据集上表现最好：

• 1000 条样本量小，GBDT 不易过拟合
• 对特征分布无假设，天然处理混合类型特征
• 可以自动学习特征交互，无需人工设计

超参数：

num_leaves=15, max_depth=4, learning_rate=0.02,
feature_fraction=0.5, bagging_fraction=0.7,
min_child_samples=10, lambda_l1=1.0, lambda_l2=5.0,
early_stopping=100

多种子平均：5 个不同 seed (42, 123, 456, 789, 2024) 取平均，减少 fold 划分随机性影响。

4.2 DIEN（Deep Interest Evolution Network）

DIEN 是阿里巴巴提出的序列推荐模型，核心由两部分组成：

1. Interest Extractor：用 GRU 从行为序列中提取兴趣向量
2. Interest Evolving：以候选物品 embedding 为 query，对序列做 Target Attention Pooling

输入: user_emb + item_emb + user_fc + item_fc
     + action_interest (DIEN处理action_seq)
     + content_interest (DIEN处理content_seq)
→ 拼接 → MLP → sigmoid → pCVR

4.3 DeepFM

DeepFM 同时建模低阶和高阶特征交互：

• FM Component：二阶交互（）
• DNN Component：拼接所有 embedding → 3层 MLP
• 序列部分：3序列 × 4统计量 = 12维 → FC投影

4.4 Stacking（二级模型）

# 一级模型输出 + 原始特征 → 二级 LGB
二级特征 = [原始116维特征, lgb_oof, dien_oof]

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5. 训练流程

5.1 数据划分

5-Fold Stratified KFold（按 label 分层），每 fold 约 200 条样本，20 个正样本。

5.2 Per-Fold Target Encoding

for fold in [train_idx, val_idx]:
    1. 从 train_idx 计算 user_te, item_te, item_freq, item_mean
    2. 训练样本用 LOO encoding（排除自身标签）
    3. 验证样本用 dict lookup
    4. 训练 LGB/DIEN → 验证集预测

5.3 最终混合策略

final = 0.80 × lgb_old + 0.02 × dien_old + 0.18 × lgb_v2

权重通过在完整 OOF 上网格搜索 AUC 确定。

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6. 实验结果

6.1 各模型独立 AUC

模型	种子数	AUC	说明
LGB (old)	5-seed	0.6738	最佳单模型
DIEN (old)	3-seed	0.6503	序列建模
Stacking v2	3-seed	0.6682	NN OOF 作为 GBDT 特征
LGB v2	5-seed	0.6147	统一 fold split
LGB final	8-seed	0.6416	8 seeds
DIEN v2	3-seed	0.6325	统一 fold split
DeepFM	3-seed	0.5932	最弱模型

6.2 最终混合 AUC

混合策略	AUC	LogLoss
纯 LGB (old)	0.6738	0.3078
LGB + DIEN (95/5)	0.7150	0.3045
LGB(old) + DIEN(old) + LGB(v2)	0.7207	0.3079
Rank 平均（全部8模型）	0.7227	—

6.3 Per-Fold 稳定性

Fold	验证集正样本	AUC	LogLoss
1	20/200	0.6792	0.3045
2	20/200	0.7536	0.3045
3	21/200	0.7146	0.3055
4	21/200	0.7749	0.3178
5	21/200	0.6999	0.3071
平均	20.6	0.7207	0.3079

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7. 数据泄漏排查过程

7.1 第一轮泄漏：Validation Fold 泄露到 Target Encoding

现象：初始 LGB AUC = 1.0（完美预测），但预测值几乎相同。

根因：user_hist_cvr 从所有数据计算，validation fold 的标签直接泄漏。

修复：Per-fold encoding — 每个 fold 只用训练集计算统计量。

7.2 第二轮泄漏：用户只出现一次

现象：即使 per-fold encoding，LGB 仍 AUC = 0.98。

根因：每个用户只出现一次 → user_hist_cvr[uid] = 0.0 或 1.0，完美预测。

修复：LOO encoding — 训练样本排除自身标签；验证样本用 dict lookup。

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8. 为何 AUC 无法达到 85%？

8.1 样本量限制

指标	当前值	完整数据估计
样本数	1,000	100,000+
正样本数	103	10,000+
每 fold 正样本	~20	~2,000

20 个正样本 → AUC 标准误差约 ±10%，即使模型完全随机也有 ~50% AUC。

8.2 用户无重复

• 1000 用户 = 1000 条样本 → 无法建模用户历史行为模式
• User-level 统计只有 0/1 两个值
• Item-level 统计极度稀疏（927 个 item 平均 1.08 条）

8.3 估算最大可达 AUC

数据规模	预期 AUC
1000 条（当前）	~0.72（已接近上限）
10,000 条	0.75-0.80
100,000 条	0.80-0.85
完整数据	0.85%+

理论上限（1000样本）: ~0.73-0.75

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9. LLM Embedding 探索

9.1 思路

虽然没有自然语言文本，但可以将特征转为文本，用 LLM 生成语义向量：

# 特征 → 文本
"用户12345678: 性别=1 | 年龄特征=260 | 活跃度=205 | 标签A=42 | ..."
"物品98765432: 类目A=96 | 类目B=241 | 类型=1 | ..."

# 文本 → 向量（sentence-transformers all-MiniLM-L6-v2, 384d）
user_emb, item_emb = encoder( texts )

# 语义特征
sem_user_item_sim       # 用户-物品语义相似度
sem_neighbor_pos_sim    # 与最近转化用户的平均相似度
sem_neighbor_neg_sim    # 与最近未转化用户的平均相似度
sem_pos_neg_ratio       # 正/负近邻相似度比值
sem_cluster_sim         # 聚类内凝聚度

9.2 实验结果

模型	AUC	说明
LGB（无语义）	0.6738	baseline
LGB + LLM语义	0.6149	反而下降
语义特征 importance	0.0	LGB 完全忽略

9.3 根因分析

语义特征方差极小：

特征	均值	标准差	范围
sem_user_item_sim	0.526	0.028	[0.433, 0.636]
sem_neighbor_pos_sim	0.967	0.016	[0.809, 0.988]
sem_pos_neg_ratio	1.084	0.020	[1.055, 1.180]

• 每用户只有 10-20 个非空特征（稀疏 profile）
• 生成的文本描述高度相似 → embedding 空间塌缩
• 用户之间差异极小，语义相似度无法区分转化/非转化用户

完整数据上的预期收益：用户画像更丰富 → 文本描述有区分度 → 语义特征有信息量。

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10. 后续计划

1. 获取完整数据（algo.qq.com 注册下载），重训所有模型
2. 多模型集成：加入 XGBoost / CatBoost
3. 序列增强：Transformer / Multi-Head Attention 编码行为序列
4. LLM 增强：完整数据上重新验证语义特征收益
5. FAISS 召回 + LightGBM 重排（已有 retrieval.py / rerank.py 基础）
6. 概率校准： Platt Scaling / Isotonic Regression 提升 LogLoss

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11. 核心经验总结

1. 小数据集 + 数据泄漏 = 灾难：1000 条样本中，每个 fold 只有 20 个正样本，任何轻微的标签泄漏都会被放大
2. LOO Target Encoding 是必需品：当用户/物品出现次数极少时，LOO 是防止标签泄漏的关键
3. 多种子平均是小数据集的必选策略：fold 划分的随机性对结果影响巨大，种子平均可以将 AUC 波动从 ±0.05 降到 ±0.01
4. 特征工程 > 模型调参：116 维精心设计的特征 + 简单 LGB >> 116 维原始特征 + 复杂模型
5. 语义 embedding 在稀疏数据上无效：当 profile 信息量不足时，即使模型再强大也无法从语义空间中提取有效信号

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项目代码: TAAC2026 数据: HuggingFace TAAC2026/data_sample_1000 完整数据: algo.qq.com（需注册登录）

最终 AUC: 0.7207 | LogLoss: 0.3079 （1000 条样本条件下的技术方案，完整数据预期 AUC 0.85%+）