高潜用户购买意向预测-rank12
赛题网址:https://www.datafountain.cn/competitions/247/details/data-evaluation
赛题任务: 本次大赛以京东商城真实的用户、商品和行为数据(脱敏后)为基础,参赛队伍需要通过数据挖掘的技术和机器学习的算法,构建用户购买商品的预测模型, 输出高潜用户和目标商品的匹配结果,为精准营销提供高质量的目标群体。同时,希望参赛队伍能通过本次比赛,挖掘数据背后潜在的意义,为电商用户提供 更简单、快捷、省心的购物体验。 参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据,构建算法模型,预测用户在未来5天内,对某个目标品类下商品的购买意向。对于训练集中出现的每一 个用户,参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果,计算加权得分。
评分公式: 参赛者提交的结果文件中包含对所有用户购买意向的预测结果。对每一个用户的预测结果包括两方面: 1、该用户2016-04-16到2016-04-20是否下单P中的商品,提交的结果文件中仅包含预测为下单的用户,预测为未下单的用户,无须在结果中出现。若预测正确,则评测算法中置label=1,不正确label=0; 2、如果下单,下单的sku_id (只需提交一个sku_id),若sku_id预测正确,则评测算法中置pred=1,不正确pred=0。 对于参赛者提交的结果文件,按如下公式计算得分: Score=0.4F11 + 0.6F12 此处的F1值定义为: F11=6RecallPrecise/(5Recall+Precise) F12=5RecallPrecise/(2Recall+3*Precise) 其中,Precise为准确率,Recall为召回率. F11是label=1或0的F1值,F12是pred=1或0的F1值.