【天池笔记】——IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测

本赛题聚焦于阿里巴巴电商平台广告的转化率(CVR)预测,利用人工智能技术构建模型来预估用户购买概率。比赛提供淘宝真实交易数据,设定了日常与特殊日期两种转化率预估挑战,并采用logloss作为评估指标。

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题目表述

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

评估标准

通过logarithmic loss(记为logloss)评估模型效果(越小越好), 公式如下:
TB1R0pMa29TBuNjy0FcXXbeiFXa-660-122[1].png

其中N表示测试集样本数量,yi表示测试集中第i个样本的真实标签,pi表示第i个样本的预估转化率。


赛题数据

天池赛题入口


简介

本刊将实时跟踪参加比赛的进展,数据集理解、数据集清洗、特征提取等。。。。敬请期待


目录

    部分数据可视化

    数据初步清洗


### 关于IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测大赛 #### 大赛背景与目标 IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测大赛旨在通过提供大规模的真实电商数据集,鼓励参赛者利用机器学习和数据分析技术来提高广告点击率的预测准确性。比赛的目标是帮助电商平台更精准地推荐商品给潜在客户,从而提升用户体验并增加销售额。 #### 数据描述 比赛中使用的数据来自阿里巴巴旗下的淘宝网,涵盖了用户的浏览行为、购买记录以及广告展示情况等多个维度的信息。这些丰富的特征为模型训练提供了坚实的基础[^1]。 #### 特征工程中的分箱处理 为了更好地捕捉不同年龄层用户对广告的兴趣差异,在预处理阶段采用了基于点击率(CTR)的分箱方法。具体来说,就是按照`is_trade`字段将样本按年龄段划分成若干区间,并计算各区间内的平均CTR作为代表值。这种方法能够直观反映特定群体对于广告响应的可能性高低[^2]。 #### 提交要求与评估标准 参赛队伍需提交一份包含预测结果的概率分布文件;最终成绩依据AUC指标衡量,即曲线下面积越大表示分类效果越好。此外还设有额外奖励机制用于表彰那些不仅性能优异而且具备创新性的解决方案。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设df为加载后的原始DataFrame对象 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('label', axis=1), df['label'], test_size=0.2) def age_bucketing(dataframe): bins = [0, 18, 25, 35, 45, 60, float('inf')] labels = ['<18', '18-25', '26-35', '36-45', '46-60', '>60'] dataframe['age_group'] = pd.cut(dataframe.age, bins=bins, labels=labels) return dataframe.groupby(['age_group']).mean()['is_trade'] print(age_bucketing(X_train)) ```
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