赛题内容 本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向，即给定广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR），形式化定义为：pCVR=P(conversion=1 | query, user, ad, context, shop)。 结合淘宝平台的业务场景和不同的流量特点，我们定义了以下两类挑战： （1）日常的转化率预估 （2）特殊日期的转化率预估
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
赛题内容 本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向，即给定广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR），形式化定义为：pCVR=P(conversion=1 | query, user, ad, context, shop)。 结合淘宝平台的业务场景和不同的流量特点，我们定义了以下两类挑战： （1）日常的转化率预估 （2）特殊日期的转化率预估
huangfuzd/IJCAI-18-
Folders and files
| Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
|---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
赛题内容 本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向，即给定广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR），形式化定义为：pCVR=P(conversion=1 | query, user, ad, context, shop)。 结合淘宝平台的业务场景和不同的流量特点，我们定义了以下两类挑战： （1）日常的转化率预估 （2）特殊日期的转化率预估
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published