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精品旅行服务成单预测 算法竞赛
竞赛已结束。你可以报名参赛,并提交得到排名,但不会获得实物奖励。
¥55000

参赛队伍: 1607

参赛人数: 1807

作品提交数: 9591

任务

在这个比赛中,我们提供了5万多名用户在旅游app中的浏览行为记录,其中有些用户在浏览之后完成了订单,且享受了精品旅游服务,而有些用户则没有下单。 参赛者需要分析用户的个人信息和浏览行为,从而预测用户是否会在短期内购买精品旅游服务。

数据

*注 : 报名参赛或加入队伍后,可获取数据下载权限。

(1)数据整体描述: 

数据包含5万多名用户的个人信息,以及他们上百万条的浏览记录和相应的历史订单记录,还包含有用户对历史订单的评论信息。

这些用户被随机分为2组,80%作为训练集,20%作为测试集。

两组数据的处理方式和内容类型是一致的,唯一不同的就是测试集中不提供需要预测的订单类型(即是否有购买精品旅游服务)。


(2)数据详细描述:


  (a)用户个人信息:userProfile_***.csv  (***表示train或者test,下同)

数据共有四列,分别是用户id、性别、省份、年龄段。注:信息会有缺失。

例如: userid,gender,province,age 

           100000000127,,上海, 

           100000000231,男,北京,70后 


  (b)用户行为信息:action_***.csv 

数据共有三列,分别是用户id,行为类型,发生时间。

例如: userid,actionType,actionTime 

           100000000111,1,1490971433 

           100000000111,5,1490971446 

           100000000111,6,1490971479 

           100000000127,1,1490695669 

           100000000127,5,1490695821 

行为类型一共有9个,其中1是唤醒app;2~4是浏览产品,无先后关系;5~9则是有先后关系的,从填写表单到提交订单再到最后支付。

注意:数据存在一定的缺失!


  (c)用户历史订单数据:orderHistory_***.csv 

该数据描述了用户的历史订单信息。数据共有7列,分别是用户id,订单id,订单时间,订单类型,旅游城市,国家,大陆。其中1表示购买了精品旅游服务,0表示普通旅游服务。

例如: userid,orderid,orderTime,orderType,city,country,continent 

           100000000371, 1000709,1503443585,0,东京,日本,亚洲 

           100000000393, 1000952,1499440296,0,巴黎,法国,欧洲

注意:一个用户可能会有多个订单,需要预测的是用户最近一次订单的类型;此文件给到的订单记录都是在“被预测订单”之前的记录信息!同一时刻可能有多个订单,属于父订单和子订单的关系。


  (d)待预测订单的数据:orderFuture_***.csv 

对于train,有两列,分别是用户id和订单类型。供参赛者训练模型使用。其中1表示购买了精品旅游服务,0表示未购买精品旅游服务(包括普通旅游服务和未下订单)。

例如: userid,orderType 

           102040050111,0 

           103020010127,1 

           100002030231,0 

对于test,只有一列用户id,是待预测的用户列表。


  (e)评论数据:userComment_***.csv 

共有5个字段,分别是用户id,订单id,评分,标签,评论内容。

其中受数据保密性约束,评论内容仅显示一些关键词。 

          userid,orderid,rating,tags,commentsKeyWords 

          100000550471, 1001899,5.0,, 

          10044000637, 1001930,5.0,主动热情|提前联系|景点介绍详尽|耐心等候, 

          111333446057, 1001960,5.0,主动热情|耐心等候,['平稳', '很好']



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