2018科大讯飞AI营销算法比赛笔记
题目背景：
本次大赛提供了讯飞AI营销云的海量广告投放数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的广告点击概率，即给定广告点击相关的广告、媒体、用户、上下文内容等信息的条件下预测广告点击概率。官方赛事链接
参考链接一、参考链接二、参考链接三
任务
讯飞AI营销广告点击率预估，预测广告被点击的概率。
数据
*注 :报名参赛或加入队伍后，可获取数据下载权限。
提供下载的数据集包括两个部分：
初赛：
1. round1_iflyad_train.txt 训练集，每一行数据为一个样本，可分为5类数据，包含基础广告投放数据、广告素材信息、媒体信息、用户信息和上下文信息，共1001650条数据。其中‘click’字段为要预测的标签，其它34个字段为特征字段。 2. round1_iflyad_test_feature.txt 测试集，共40024条数据，与训练集文件相比，测试集文件无‘click’字段，其它字段同训练集。
复赛：
1. round2_iflyad_train.txt 训练集，每一行数据为一个样本，可分为5类数据，包含基础广告投放数据、广告素材信息、媒体信息、用户信息和上下文信息，共1998350条数据。其中‘click’字段为要预测的标签，其它34个字段为特征字段。 2.round2_iflyad_test_feature.txt 测试集，共80276条数据，与训练集文件相比，测试集文件无‘click’字段，其它字段同训练集。
出于数据安全保证的考虑，所有数据均为脱敏处理后的数据。数据集提供了若干天的样本，最后一天数据构成了测试集，其余日期的数据作为训练数据。
注意：此次比赛分为初赛和复赛两个阶段，两个阶段的区别是所提供样本的量级有所不同，其他的设置均相同。
参考链接
基本数据
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| instance_id | 样本id |
| click | 是否点击 |
广告信息
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| adid | 广告id |
| advert_id | 广告主id |
| orderid | 订单id |
| advert_industry_inner | 广告主行业 |
| advert_name | 广告主名称 |
| campaign_id | 活动id |
| creative_id | 创意id |
| creative_type | 创意类型 |
| creative_tp_dnf | 样式定向id |
| creative_has_deeplink | 响应素材是否有deeplink(Boolean) |
| creative_is_jump | 是否是落页跳转(Boolean) |
| creative_is_download | 是否是落页下载(Boolean) |
| creative_is_js | 是否是js素材(Boolean) |
| creative_is_voicead | 是否是语音广告(Boolean) |
| creative_width | 创意宽 |
| creative_height | 创意高 |
媒体信息
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| app_cate_id | app分类 |
| f_channel | 一级频道 |
| app_id | 媒体id |
| inner_slot_id | 媒体广告位 |
| app_paid | app是否付费 |
用户信息
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| user_tags | 用户标签信息，以逗号分隔 |
上下文信息
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| city | 城市 |
| carrier | 运营商 |
| time | 时间戳 |
| province | 省份 |
| nnt | 联网类型 |
| devtype | 设备类型 |
| os_name | 操作系统名称 |
| osv | 操作系统版本 |
| os | 操作系统 |
| make | 品牌(例如:apple) |
| model | 机型(例如:"iphone") |
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