KDD Cup 2022竞赛信息汇总
来源:SIGKDD官网
整理:秋枫学习笔记
1. 亚马逊商品搜索
地址:https://www.aicrowd.com/challenges/esci-challenge-for-improving-product-search
比赛时间:2022/03/15-2022/07/15
举办方:Amazon
主要任务:建立新的排名策略,同时确定可用于在搜索产品时改善客户体验的有趣结果类别(即替代品)
奖池:$21000
1.1 背景
提高搜索结果的相关性可以显着改善客户体验及其对搜索的参与度。尽管机器学习领域最近取得了进展,但正确分类特定用户搜索查询的商品以进行购物仍具有挑战性。结果中存在噪声信息、难以理解查询意图以及可用项目的多样性是导致此问题复杂性的一些原因。本次比赛的主要目标是建立新的排名策略,同时确定可用于在搜索产品时改善客户体验的有趣结果类别(即替代品)。
1.2 三个任务
Query-Product Ranking Multiclass Product Classification Product Substitute Identification
1.2.1 任务1
给定用户指定的查询和匹配产品列表,此任务的目标是对产品进行排名,使相关产品排在不相关产品之上。评价指标:nDCG
1.2.2 任务2
给定一个查询和为此查询检索到的产品的结果列表,此任务的目标是将每个产品分类为查询的完全匹配、替代匹配、恭维匹配或不相关匹配。评价指标:Micro-F1
1.2.3 任务3
此任务将测量系统识别给定查询结果列表中替代产品的能力。“替代”的概念与任务 2 中的完全相同。评价指标:F1-score
1.3 奖金
该竞赛为三个任务提供总计 21,000 美元的奖励。对于每项任务,排行榜前三名将获得以下现金奖励。
第一名:4000
第二名:2000
第三名:1000
2. 风电预测
地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/introduction
比赛时间:2022/03/16 - 2022/07/13
举办方:百度
主要任务:准确估计风电场在不同时间尺度的风能供应
奖池:$35000
2.1 背景
风电预测(WPF)旨在准确估计风电场在不同时间尺度上的风能供应。风电是一种清洁安全的可再生能源,但不能持续生产,导致高波动性。这种可变性可能对将风力发电并入电网系统提出重大挑战。为了保持发电和消费之间的平衡,风电的波动需要从其他可能无法在短时间内获得的电力替代(例如,通常需要 6 个小时才能点燃一个燃煤电厂)。因此,WPF被广泛认为是风电并网运行中最关键的问题之一。数据挖掘和机器学习社区中出现了关于风力发电预测问题的研究爆炸式增长。然而,如何处理好 WPF 问题仍然具有挑战性,因为始终需要高预测精度来确保电网稳定性和供电安全。
2.2 比赛
空间动态风能预测挑战,以促进数据驱动的风能预测机器学习方法的进步。具体来说,该比赛采用WPF 数据集:SDWPF,其中包括风力涡轮机的空间分布,以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态上下文因素。然而,大多数现有的数据集和竞赛将 WPF 视为时间序列预测问题,而不知道风力涡轮机的位置和上下文信息。SDWPF 数据集的图示如下所示。每台风力发电机可以单独产生风力Ti,风电场的输出功率是所有风力发电机的总和。换句话说,在时间 t,风电场的输出功率为W=∑_i T_i 。
相对于以往的 WPF 竞赛,本次比赛的特点:
空间分布:本次竞赛将提供给定风电场的所有风力涡轮机的相对位置,用于建模风力涡轮机之间的空间相关性。 动态上下文信息:提供由每个风力涡轮机监控的重要天气情况和涡轮机内部上下文,以促进预测任务。
2.3 奖金
2.3.1 普通奖
1st Place: $10, 000 2nd Place: $5, 000 3rd Place: $3, 000 4th to 10th Place: $1,000 for each.
2.3.2 PaddlePaddle奖
1st Place: $3, 000 2nd Place: $2, 000 3rd Place: $1, 500 4th to 10th Place: $500 for each
3. 相关地址:
KDD官网:https://www.kdd.org/kdd2022/
Amazon竞赛:https://www.aicrowd.com/challenges/esci-challenge-for-improving-product-search#prizes
百度竞赛:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/introduction
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由于公众号试行乱序推送,您可能不再准时收到机器学习与推荐算法的推送。为了第一时间收到本号的干货内容, 请将本号设为星标,以及常点文末右下角的“在看”。
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