Kaggle平台:Elo Merchant Category Recommendation竞赛火热进行中,总奖金50000美金,截止2019年2月26日

比赛简介:



想象一下,你在一个不熟悉的城镇饿了,而餐厅并根据您的个人喜好,在恰当的时刻提供推荐。该建议附带信用卡提供商的附加折扣,这样的服务适用于全世界各地!

目前,Elo是巴西最大的支付品牌之一,与商家建立了合作伙伴关系,以便为持卡人提供促销或折扣。但这些促销活动是否适用于消费者或商家?客户是否喜欢他们的体验?个性化是关键。

Elo建立了机器学习模型,以了解客户生命周期中最重要的方面和偏好,从食品到购物。但到目前为止,它们都没有专门针对个人或个人资料量身定制。这是你要做的事情。

在本次竞赛中,Kagglers将通过揭示客户忠诚度中的没有被发现的信号,开发算法来识别并为个人提供最相关的机会。您的意见将改善客户的生活,帮助Elo减少不需要的活动,为客户创造合适的体验。

任务描述:



注意:所有数据都是模拟和虚构的,并不是真正的客户数据

train.csv和test.csv文件。这些包含我们将用于训练和预测的card_ids。

historical_transactions.csv和new_merchant_transactions.csv文件包含有关每张卡的交易的信息。

其中historical_transactions.csv包含任何提供的merchant_ids中每张卡的最多3个月的交易。 new_merchant_transactions.csv包含两个月内新商家(此特定card_id尚未访问的merchant_ids)的交易。

merchants.csv包含数据集中表示的每个merchant_id的聚合信息。

数据格式如下:

train.csv和test.csv包含card_ids和有关卡本身的信息 - 卡片处于活动状态的第一个月等.train.csv中包含label。

historical_transactions.csv和new_merchant_transactions.csv旨在与train.csv,test.csv和merchants.csv连接。它们包含有关每张卡的交易的信息,如上所述。

商家可以与交易集合加入以提供额外的商家级信息。

你要做的任务:

您正在预测test.csv和sample_submission.csv中表示的每个card_id的忠诚度分数。

文件说明

train.csv  - 训练集

test.csv  - 测试集

sample_submission.csv  - 格式正确的示例提交文件 - 包含您预期要预测的所有card_ids。

historical_transactions.csv  - 每个card_id最多3个月的历史交易

merchants.csv  - 有关数据集中所有商家/ merchant_ids的其他信息。

new_merchant_transactions.csv  - 每个card_id的两个月的数据,包含card_id在businessnt_id在历史数据中未访问过的所有购买。

评估指标:



均方根误差(RMSE)。

奖励设置:



第一名 -  $ 20,000

第二名 -  $ 15,000

第三名 -  $ 5,000

第四名 -  $ 5,000

第五名 -  $ 5,000

时间安排:



2019年2月19日 - 报名截止日期。 您必须在此日期之前接受竞赛规则才能参加比赛。

2019年2月19日 - 团队合并截止日期。 这是参与者加入或合并团队的最后一天。

2019年2月19日 - 外部数据披露截止日期。 竞赛中使用的所有外部数据必须在此日期之前在论坛中公布。

2019年2月26日 - 最终提交截止日期。

除非另有说明,所有截止日期均为相应日期的UTC时间晚上11:59。 比赛组织者保留在认为必要时更新比赛时间表的权利。

比赛链接:


https://www.kaggle.com/c/elo-merchant-category-recommendation

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