1. 比赛信息
比赛地址：阿里云恶意程序检测新人赛
比赛介绍：使用自然语言处理的方法对恶意程序的行为（API调用序列）进行分析，实现对恶意程序鉴别及分类。
2. 我的主要工作
1）数据预处理：格式转换csv->txt->pkl，根据fileid分组数据，排序后生成api序列，用于训练；
2）数据分析及可视化：主要是数据分布分析，包括恶意程序类别分布分析、调用api的类别及频率分析，训练集与测试集分布差异分析（计算交叉熵）等，
得出结论：此任务训练集与测试集分布差异不大，恶意程序类型更多是与api调用序列有关，与api类别及api调用次数关系不大；
3）模型训练及测试：使用了ngram，tf-idf等方法，使用word2vec训练了词向量，xgboost进行了集成学习，并使用了n折交叉验证。
心得：ngram比tf-idf更适合于此任务，
原因在于IDF是一种试图抑制噪音的加权，单纯地认为文本频率小的单词就越重要，文本频率大的单词就越无用，而对于此任务来说，出现频率小的api也是很有用的。
4）线上成绩：0.472587，129名(2019-11-04)
3. 实践记录（博客形式）
【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录10.20 - 数据预处理 / 训练数据分析 / TF-IDF模型调参
【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录10.27 - TF-IDF模型调参 / 数据可视化
【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录11.3 - n-gram模型调参
【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录 11.24 - word2vec模型 + xgboost
4. 个人主页
天池主页： Yenchiang-阿里天池
博客主页：Yanqiang-博客园
Github主页：YanqiangWang-Github
原文地址：https://www.cnblogs.com/yanqiang/p/12335178.html