一、周周星分享——练习生团队
大家好，我们是“练习生”团队，很荣幸获得了本次的周周星。
下面是我们对于复赛数据的部分理解和思路：
1、与初赛稍微对数据进行清洗，分数就能得到显著提升不同，复赛对于数据进行清洗产生的效益似乎并不太高，我认为如果初赛已经获得了一个相对较好的成绩，那么说明原先的数据清洗是有一定道理的，可能部分需要进行微调，但是没有必要完全重构。
2、对于清洗数据收益甚微的情况，大家可以考虑一下特征的搭配，或许不使用全部特征，也能够获得较大收益。
3、模型依然还是LGB模型，并没有什么特别
4、对测试集的清洗也是一个关键点，分数上限不高，大部分也和测试集数据有关，目前我们做的只是简单的去重，进行操作的时候，要关注测试集的订单号总数是否发生变化。
5、之后我们可能会尝试构造一些新的特征如时间特征、起始点终点的国家、城市等。
以上是我们的分享，希望能和大家一起交流进步，祝大家取得好成绩。
大家好，我们是“e402冲冲冲”团队，很荣幸获得了复赛第一周的周周星。下面分享一下我们对于复赛数据的一些理解和思路：
1. 由于是复赛的第一周，我们主要是对数据集进行了清洗工作，清洗思路和初赛一样，包括：去掉direction为-1的记录，去重(去除loadingOrder, carrierName, timestamp和vesselMMSI相同的记录)，去除路径中两点之间距离过大的的订单，出发港与目的港是否和路径匹配等。
2. 我们的主要思路也是相似轨迹的方法，这里我们采取了聚类的方法（感谢初赛周周星大佬的思路），从训练集中提取和测试集相似的轨迹进行训练，但是测试集中有很多轨迹是在训练集当中找不到的，这个就要自己处理。
3. 目前使用的还是LGB模型，特征也主要是一些统计特征。
其实我们的方法也比较常规，相似轨迹的方法大家都有讨论，初赛也有很多团队使用，但是里面的一些细节例如测试集中找不到的轨迹就需要仔细思考。目前复赛第一周我们的主要工作也还是数据清洗，仍然处于探索阶段。希望能和大家一起交流进步，祝大家取得好成绩。
大赛赛题：https://competition.huaweicloud.com/information/1000037843/introduction
