冠军奖30万!刘强东搞了个“猪脸识别”比赛,中美两地同时启动(附比赛详细日程及赛题说明)
11月6日,由京东金融与红杉资本联合主办的首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”在751大罐举行,同时,大会宣布首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大赛”也于今日开始,在中美两地同步启动。
登陆行为识别 店铺销量预测 信贷需求评估 猪脸识别
大赛将选手划分为两个组别,分别是商业组和算法组。
登陆行为识别的导师——TalkingData首席执行官 崔晓波 店铺销量预测的导师——红杉资本中国基金专家合伙人 车品觉 信贷需求评估的导师——微软亚洲研究院城市计算领域负责人、美国计算机学会杰出科学家 郑宇 猪脸识别的导师——国际人工智能联合理事会主席、香港科技大学计算机科学及工程学系主任 杨强
陈生强——京东金融CEO 侯晓天——天灏资本首席执行官 胡莹——中国银联助理总裁 马宁——领沨资本创始合伙人 沈南鹏——红杉资本全球执行合伙人 唐杰——清华大学计算机科学与技术系副教授、系科研办公室主任 卫哲——嘉御基金创始合伙人兼董事长 周涛——电子科技大学 互联网科学中心主任 周炜——创世伙伴资本创始主管合伙人
第一,隐私的问题将不存在; 第二,可以更好地研究活体识别; 第三,没准能将此经验复制到其他场景。
那么,其中的经验到底还可以应用于哪些场景呢?关于这个问题,营长目前还没有得到满意的答案。
关于信贷需求预测的赛题
该赛题需要通过竞赛数据中的用户基本信息、在移动端的行为数据、购物记录和历史借贷信息来建立预测模型,对未来一个月内用户的借款总金额进行预测。
其中包含了各种维度的序列数据、品类交易数据,参赛者可以采用各种类型的数据预处理算法、模型融合等技术来解决信贷需求这个关键的商业问题。
训练数据为2016-08-03到2016-11-30期间,用户在移动端的行为数据、购物记录和历史借贷信息,及11月的总借款金额。参赛者需要对每个用户(t_user表中的全部用户)在2016年12月的总借贷金额进行预测。
要求提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:用户id(uid),预测的总借贷金额,其中用户id必须唯一,必须包含训练集中的全部用户。
关于店铺销量预测的赛题
对店铺销量进行预测是“京小贷”业务信用评估的关键环节之一,只有准确的预估店铺未来的销量,才能合理的设定贷款额度,提高资金利用率。
该赛题需要对店铺开展贷款业务需要定期测量和跟踪经营状况,对店铺销量进行预测是其中的关键环节之一,只有这样才能准确的评估其资金需求并设定合理的贷款额度。
通过竞赛数据中店铺过往的销售记录,商品信息,商品评价,以及广告费用等信息来建立预测模型,预测店铺未来90天内的销售额。
训练数据包含2017-04-30日之前270天之内若干店铺的每日订单量、销售额、顾客数、评价数、广告费用等数据,下架时间在2017-04-30之后或者未下架的商品数据,以及这些店铺2016年6月-2017年1月每月末后90天内的销售额,同时需要对每个店铺(训练数据中涉及的全部店铺id)在2017-04-30之后90天内的总销售额进行预测。
提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:店铺id(shop_id),预测销量,其中店铺id必须唯一,必须包含全部店铺。
关于登录行为识别的赛题
大数据风控引擎会对用户登录后进行的每一笔交易进行评判,自动对疑似有风险的交易进行拦截操作。
登录识别的应用情景是在用户进行金融交易支付时,通过其近期的登录行为来判断本次交易的风险程度,进而及时拦截可疑的支付动作。
需要做到能够在常用的分类算法基础上,构建针对登录行为识别的、有业务可解释性的模型,对账户的登录行为进行评判。
训练数据包括2015年1月1日至6月30日的用户登录信息以及该时段内这些用户的交易风险标志,由于用户不会每次登录都发生交易,所以风险标志少于登录次数,需要自行决定如何将登录行为与交易行为进行关联。需要根据2015年7月1日至7月31日的登录行为信息,来预测这个时间段中每一笔交易的风险标志。
提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:主键(rowkey),是否有风险(1表示有风险,0表示无风险),其中主键必须唯一,必须包含测试集中的全部rowkey。
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