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国际知识发现和数据挖掘竞赛的KDD Cup历年竞赛题目和获胜队伍

归档日期:07-08       文本归类:知识发现      文章编辑:爱尚语录

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  根据腾讯微博中的用户属性(User Profile)、SNS社交关系、在社交网络中的互动记录(retweet、comment、at)等,以及过去30天内的历史item推荐记录,来预测接下来最有可能被用户接受的推荐item列表

  提供用户在腾讯搜索的查询词(query)、展现的广告信息(包括广告标题、描述、url等),以及广告的相对位置(多条广告中的排名)和用户点击情况,以及广告主和用户的属性信息,来预测后续时间用户对广告的点击情况

  根据用户在雅虎音乐上item的历史评分记录,来预测用户对其他item(包括歌曲、专辑等)的评分和实际评分之间的差异RMSE(最小均方误差)。同时提供的还有歌曲所属的专辑、歌手、曲风等信息

  每个用户提供6首候选的歌曲,其中3首为用户已评分数据,另3首是该用户未评分,但是出自用户中整体评分较高的歌曲。歌曲的属性信息(专辑、歌手、曲风等)也同样提供。参赛者给出二分分类结果(0/1分类),并根据整体准确率计算最终排名

  季军:Commendo (Commendo Inc.) 根据智能教学辅导系统和学生之间的交互日志,来预测学生数学题的考试成绩。该任务兼具实践重要性和科学趣味性。竞赛提供3个开发(develop)数据集和2个挑战(challenge)数据集,每个数据集又分为训练(train)部分和测试(test)部分。Challenge数据集的test部分被隐藏,参赛者需要开发一种学习模型,来准确预测这部分隐藏部分的成绩

  季军:BigChaos@KDD (Commendo Inc. and AT&T Labs) 法国电信运营商Orange的大规模数据中,积累了大量客户的行为记录。竞赛者需要设计一个良好的客户关系管理系统(CRM),用快速、稳定的方法,预测客户三个维度的属性,包括:

  3、增值性:客户升级或追加购买高利润产品的可能性(Up-selling)。

  季军:National Taiwan University(国立台湾大学) 医学影像学的一个重要应用是乳腺癌的检测。每年全球有46.5万女性患者被乳腺癌夺走性命,但在1990年后通过引入X-射线进行检测,能够成功的在发病早期发现病兆并进行治疗,成功降低了30%的疾病死亡率。传统方式由放射学医生来进行X相片的检测,耗时耗力,而且为了提高检测的准确率,往往需要多位医生重复判读图像。

  基于此背景,本届赛题分为两个Track,分别是设计计算机辅助检测系统(Computer-Aided Detection,CAD),来判读图像是否含有乳腺癌病兆;以及设计二分分类器(binary classification),来决定某样本是否需要医生来进行重复判读。

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