阿里天池大資料競賽

南山牧笛發表於2015-08-23

《阿里移動推薦演算法》

2014年是阿里巴巴集團移動電商業務快速發展的一年,例如2014雙11大促中移動端成交佔比達到42.6%。相比PC時代,移動端網路的訪問是隨時隨地的,具有更豐富的場景資料,比如使用者的位置資訊、使用者訪問的時間規律等。本次大賽以阿里巴巴移動電商平臺的真實使用者-商品行為資料為基礎,同時提供移動時代特有的位置資訊,而參賽隊伍則需要通過大資料和演算法構面向建移動電子商務的商品推薦模型。希望參賽隊伍能夠挖掘資料背後豐富的內涵,為移動使用者在合適的時間、合適的地點精準推薦合適的內容。

《資金流入流出預測》

螞蟻金服擁有上億會員並且業務場景中每天都涉及大量的資金流入和流出,面對如此龐大的使用者群及資金管理壓力,在既保證使用者儘量高的收益又避免大量贖回擠兌風險的情況下,精準地預測資金的流入流出情況變得尤為重要。此屆大賽以《資金流入流出預測》為題,期望參賽者能夠通過對使用者在歷史上的理財產品的申購贖回的資料的把握,精準預測未來每日的申購贖回情況,以讓螞蟻金服擁有更強大的資金管理能力。申購即資金流入,贖回即資金流出。

《淘寶穿衣搭配演算法》

淘寶是中國深受歡迎的網購零售平臺,其中服飾鞋包行業佔據市場的絕大部分份額,圍繞著淘寶誕生了一大批優秀的服飾鞋包導購類的產品。穿衣搭配是服飾鞋包導購中非常重要的課題,它所延伸出的技術、演算法能廣泛應用到大資料營銷幾乎所有場景中,如搜尋、推薦和廣告。

淘寶穿衣搭配演算法競賽將為參賽者提供搭配專家和達人生成的搭配組合資料,千萬級別的淘寶商品的文字和影象資料,同時還將提供使用者的真實行為資料。期待參賽者能從以上行為、文字和影象資料中挖掘穿衣搭配模型,為使用者提供個性化、優質的、專業的穿衣搭配方案。

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