赛题:用户点击广告行为预测
组织架构
主办单位:全国高等学校计算机教育研究会
承办单位:我爱竞赛网、各高校计算机相关院系
协办单位:安徽省高等学校计算机教育研究会、DataCastle数据城堡、《软件导刊》杂志社、青蓝学院
  • 赛题
  • 组织架构
  • 奖项
  • 时间安排
  • 组队规则
  • 任务
  • 数据描述
  • 评分标准
  • 提交说明
一、赛题:
用户点击广告行为预测

二、组织架构:
主办单位:全国高等学校计算机教育研究会
承办单位:我爱竞赛网、各高校计算机相关院系
协办单位:安徽省高等学校计算机教育研究会、DataCastle数据城堡、《软件导刊》杂志社、青蓝学院

三、奖项:
大数据算法赛不分区域赛与决赛,直接进入决赛阶段。根据最终提交成绩排名,决选出一等奖、二等奖、三等奖和优秀奖各若干项,如下:
一等奖:不超过队伍数的2%,荣誉证书;
二等奖:不超过队伍数的3%,荣誉证书;
三等奖:不超过队伍数的5%,荣誉证书;
优秀奖:不超过队伍数的15%,荣誉证书。

四、时间安排:
报名时间:2019年09月09日--2019年10月31日
比赛时间:2019年11月01日--2019年11月27日
评审时间:2019年11月28日--2019年12月15日
获奖公示:2019年12月16日--2019年12月22日
说明:比赛获奖公示,并接受异议、申诉和违规举报。

五、参赛组队规则:
1、参赛对象:
大赛的参赛对象是高校所有专业的在校生(含高职、大专、本科及研究生)、在职人员、自由职业者等。
2、参赛费用:
参赛者需缴纳报名、考试及评审费用共150元/队。费用用于大赛系统开发、专家评审、获奖证书采购、寄送等。
3、参赛组队:
参赛学生自行在大赛官网进行报名缴费并完成队伍组建。每支参赛队伍限1-3名队员(包括1名组长),指导老师可不加入队伍。每名学生限参加1支参赛队。各高校参赛队数不限,允许跨校组队。
4、0基础专题培训:
专题培训课程(请队长报名后在个人中心查看课程领取教程并分享给队友)

六、任务:
网页悬浮广告是商家宣传和消费者了解促销活动的有效途径,对于在线广告的点击则是评价广告效果的一个重要指标。用户的点击行为受各种因素的影响,我们希望选手通过数据挖掘技术和机器学习算法,发现用户的行为规律,从而预测用户是否会点击广告。
本次赛题优势如下:
1.贴近日常生活,无需学习新的行业领域知识;
2.具有低门槛高天花板的特点,既能照顾基础较差的学生,也为高水平学生提供了发挥空间。具体来看,对于入门学生而言,我们已经将数据中的特征提取出来,可直接将特征字段放入简单模型中运行得到预测结果;而对于有一定经验的人群,可以进一步探索新特征,完善特征工程,深入挖掘用户行为规律,提升模型效果,更准确地预测用户点击广告的情况。

七、数据描述:
本次比赛中有上万条用户记录,其中包括广告的标识、时间、广告所在平台和用户的点击行为等信息。我们对这些数据都进行脱敏处理。具体训练集和测试集如下所示:
7.1 训练集
字段名称 含义
ID 用于唯一识别记录
A1~A3 网站的基本情况
B1~B3 广告来源情况
C1~C3 网站后台服务器情况
D1~D2 用户使用的设备情况
E1~E29 用户行为情况

注:时间、用户信息、用户行为等字段均已做脱敏处理。
train_label.csv文件包含两列数据:ID同train.csv,用于识别区分每条记录;label为标签,0代表企业为用户未点击了广告,1代表用户点击了广告。示例如下:
ID, label
0,1
2,0
3,0
5,0
7,0
7.2 测试集
测试集包含test.csv文件,该文件共有四万个样本,字段同train.csv。
广告点击数据链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1htjZUfSwXBYzUw0uZ4z4sw
提取码:仅参赛人员可见

八、评价指标:
评分指标采用auc,评分算法如下:
给定预测结果y_pred和标准答案y_true,均为np.array()类型
from sklearn.metrics import roc_auc_score
score = roc_auc_score(y_true, y_pred)

九、提交说明:
1、 选手提交结果为一个csv文件submission.csv,编码为UTF-8,第一行为表头;
2、每行记录包含2列,第一列为ID,第二列为label(该记录广告被点击的概率);
3、 提交文件参考(具体请参考示例文件): 
ID,label
1,0.11
4,0.22
6,0.33

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  • 联系电话 : 16601164190
  • 联系人 : 王老师
  • 主办单位:全国高等学校计算机教育研究会

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