解决方案：滑窗法
特别特征：因为注册必登陆，行为能体现用户的某种本质，所以对注册当天提取了特征，注册本身是一种异常，所以去除注册当天记录后再提取特征
主要使用lgb模型，xgb、catboost提升微小。另外使用了三个NN模型（keras tensorflow）。前两个NN结构相似，都是把mlp,lstm,cnn集合在一个网络中。
lgb线下0.8905~0.891，三个NN线下都可以0.891
第一个NN训练方式非常对新手友好，
第二个NN训练比较正常。
第三个NN为GBDT特征（使用xgb提取） deepFM，主要是对网上的开源代码做了点修改，以个人理解实现。
滑窗法对近期用户预测不准：
另外对26-30的用户使用单天滑窗，单独提取特征，使用5个lgb模型进行单独预测
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