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实战项目、系统设计、工程实践
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面向智能营销的 Lookalike 人群拓展：从 5000 万候选用户中寻找高价值人群
面向智能营销 Lookalike 挑战赛，使用 Polars 流式处理数千万候选用户，构建基础聚合、Target Encoding、序列画像、用户 Embedding 与图结构共 96 维特征，通过 LightGBM 五折验证完成高价值人群排序，并以高效 Top-K 推理生成 20 万目标客群。
Kaggle比赛 - Kannada MNIST
一个MNIST扩展的比赛，识别的不再是阿拉伯数字，而是Kannada数字
返乡发展人群预测
基于中国联通的大数据能力，通过使用对联通的信令数据、通话数据、互联网行为等数据进行建模，对个人是否会返乡工作进行判断