1. 数据分析

通过数据分析的过程， 我们目前可以得到以下几点重要的信息， 这个对于我们进行后面的特征制作和分析非常有帮助：

  1. 训练集和测试集的用户id没有重复，也就是测试集里面的用户模型是没有见过的
  2. 训练集中用户最少的点击文章数是2， 而测试集里面用户最少的点击文章数是1
  3. 用户对于文章存在重复点击的情况， 但这个都存在于训练集里面
  4. 同一用户的点击环境存在不唯一的情况，后面做这部分特征的时候可以采用统计特征
  5. 用户点击文章的次数有很大的区分度，后面可以根据这个制作衡量用户活跃度的特征
  6. 文章被用户点击的次数也有很大的区分度，后面可以根据这个制作衡量文章热度的特征
  7. 用户看的新闻，相关性是比较强的，所以往往我们判断用户是否对某篇文章感兴趣的时候， 在很大程度上会和他历史点击过的文章有关
  8. 用户点击的文章字数有比较大的区别， 这个可以反映用户对于文章字数的区别
  9. 用户点击过的文章主题也有很大的区别， 这个可以反映用户的主题偏好
  10. 不同用户点击文章的时间差也会有所区别， 这个可以反映用户对于文章时效性的偏好

所以根据上面的一些分析，可以更好的帮助我们后面做好特征工程， 充分挖掘数据的隐含信息。