2018-IJCAI-Top3：该2018 IJCAI alimama Top3代码。

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简介：
2018-IJCAI-前三名指的是2018年IJCAI会议上alimama的Top3代码。我们公开了该代码的源代码，并详细阐述了其中的所有功能模块。探讨点击率估算问题对于广告算法领域而言，是一个经典且极具价值的研究课题。现阶段，行业内已经涌现出多种稳定可靠的解决方案来应对流量波动带来的点击率估算挑战。尤其值得注意的是，如何在竞争激烈的环境下，找到一种能够稳定准确地估算促销活动期间异常流量中的点击率的方法，是一个重要的研究目标。为了解决这个问题，我们对异常流量变化的数据进行了深入的探索性分析，提取了销售量、价格以及展示时间等关键特征。此外，在对数据分布进行分析的基础上，我们构建了四个不同的训练数据集。这些数据集采用了集成学习和神经网络模型进行训练。我们的离线验证策略主要集中在异常流量的上午最后的一个小时以及最后两个小时，并采用AUC和Logloss作为评估指标来衡量模型的性能。同时, 我们还精心设计了用户-商品/店铺/品牌/城市用户/店铺/商品画像以及点击时间特征等高级特征工程, 以期提升模型的预测精度.

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2018-IJCAI-Top3：阿里巴巴在2018 IJCAI的Top3代码

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这段简介可以这样写：“2018-IJCAI-Top3”是阿里巴巴在2018年国际人工智能联合会议（IJCAI）上获得前三名的优秀代码项目，展示了公司在AI领域的卓越成果。 2018年IJCAI阿里巴巴的前三名代码现已开放源码，并详细解释了所有功能工程部分。点击率估算问题是广告算法领域中的一个经典且有价值的问题；目前，业界已经为稳定流量下的点击率估算问题找到了较为成熟的解决方案。然而，在促销期间异常流量中准确地估算点击率仍然是一个挑战性的问题。我们对异常流量变化的数据进行了探索性的分析，并构建了销售量、价格和展示时间的特征。基于数据分布的分析结果，我们创建了四个不同的训练集，并使用集成学习和神经网络模型进行建模。我们的离线验证策略是通过评估促销期间上午最后两小时内的点击率来进行的；评价指标包括AUC（Area Under Curve）与Logloss。在特征工程方面，涵盖了用户-商品/店铺/品牌、城市用户等特征构建，并且还考虑了高阶交互作用以及时间戳特性等因素。此项目旨在寻找一种稳定可靠的方法来估算促销期间异常流量中的点击率问题。

2018 IJCAI自然语言处理论文汇编

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《2018 IJCAI自然语言处理论文汇编》收录了在国际人工智能联合会议(IJCAI)上发表的一系列关于自然语言处理领域的创新性研究和应用成果，涵盖机器翻译、情感分析等多个前沿课题。我整理了IJCAI2018自然语言处理方向的95篇论文，如果有兴趣可以阅读一下。

IJCAI-18: 阿里妈妈在IJCAI 2018搜索广告转化率预估比赛的Rank 41方案

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本段介绍阿里妈妈团队在IJCAI 2018搜索广告转化率预估竞赛中的第四十一名成果，详细阐述了参赛策略和技术细节。 rank41方案队名：真香复赛最终成绩：0.13953 排名 415204 文件说明： - data_preprocess.py: 读取原始文件，进行预处理后生成基础特征文件。 - gen_click_count_feat.py: 生成用户和商品的基础点击统计特征。 - gen_duplicate_click_feat.py: 生成用户重复点击的统计信息及时间差特征。 - gen_mean_value_feat.py: 生成均值统计特征。 - gen_item_ctr_feat.py: 生成转化率特征。 - train.py: 模型训练与预测。主要特征（按提升大小排序）： 1. 重复点击特征 - 参考之前参加的腾讯比赛中的思路，对用户重复点击商品、品牌、类别、商店、城市和页面等进行分析。我们标记了用户的点击位置以及首次点击时间差和最后一次点击的时间差等特。

IJCAI_2018_CTR: IJCAI 2018 阿里妈妈广告点击率预测算法-源码

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本项目为IJCAI 2018会议中阿里妈妈提交的广告点击率预测算法，提供完整的代码实现。旨在帮助研究者和从业者深入理解CTR预估技术的应用实践。 # IJCAI 2018 阿里妈妈广告预测算法背景本项目是天池举办的一个比赛，由阿里妈妈与天池大数据众智平台联合发起的广告预测算法大赛。本次参赛人数超过5200人，而我们队伍仅取得了第731名的成绩。最遗憾的是，在准备上传基于CNN模型的结果时，由于队友忘记实名注册导致队伍被强制解散。对此感到无奈和不甘心，但规则就是规则，我们必须遵守并接受这一事实。在难过伤心之后，还是需要将整个项目进行整理总结。目标：本次比赛以阿里电商平台的广告为研究对象，并提供了淘宝平台的真实交易数据。参赛者需通过人工智能技术构建预测模型来预估用户的购买意向，在给定用户（user）、商品（ad）、检索词（query）、上下文内容(context)、商店（shop）等信息条件下，预测出广告产生购买行为的概率(pCVR)，其形式化定义为：pCVR=P(conversion=1 | query, user, ad, context）。

FormattingRules-IJCAI-PRICAI-20.zip

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这个文件包含IJCAI和PRICAI会议的相关格式规范文档，适用于作者在准备论文提交时遵循的标准和规则。 IJCAI 2020的论文模板提供LaTeX和Word两种格式。每年模板变化不大，适用于计划投稿IJCAI的同学使用。直接采用模板书写可以省去后续调整格式的麻烦。

CMGAN: IJCAI 2018论文《基于生成式对抗网络的跨模态人物再识别》的PyTorch实现代码

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这段简介可以描述为：CMGAN是IJCAI 2018论文中提出的一种创新方法，该论文介绍了一种基于生成式对抗网络（GAN）进行跨模态人物再识别的技术。此项目提供了一个使用PyTorch实现的代码版本，使研究者能够更便捷地应用和探索这一先进的人脸识别技术。跨模式PRID-GAN IJCAI 2018论文的代码正在进行积极开发（大约近两年时间）。该模型对多模态图像（RGB和红外）执行对抗性学习，以实现跨模式重识别任务。预计在2021年夏季之前添加结果和模型信息，请持续关注。

经典优秀的PPT获奖作品欣赏TOP3

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本集合展示了三份荣获高度评价的经典优秀PPT作品。这些范例因其创意设计、清晰逻辑和卓越演示技巧而备受推崇，在各类竞赛中脱颖而出。经典优秀PPT获奖作品欣赏3

2022年12月19日讯飞人岗匹配Top3方案总结.pdf

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这份PDF文档汇集了科大讯飞在2022年12月针对人岗匹配问题提出的三种顶级解决方案，旨在帮助企业实现人力资源的优化配置。 Kaggle教程涵盖了方案分析、竞赛资料以及竞赛方案参考等内容。这些资源旨在帮助参赛者更好地理解比赛规则，并提供有效的策略来提高他们的表现。无论是新手还是有经验的选手，都可以通过学习相关教程和案例研究来提升自己的技能水平，在比赛中取得更好的成绩。

IJCAI深度强化学习领域65篇顶会论文合集.pdf

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本PDF合集中收录了IJCAI会议中关于深度强化学习领域的65篇顶尖论文，涵盖该领域最新研究成果与进展。汇总了65篇IJCAI上关于“深度强化学习”的专题论文。深度强化学习与生命的进化规律有相似之处，非常欢迎对此感兴趣的朋友下载并学习这些论文。

IJCAI-18 CVR总结：阿里妈妈搜索广告转化预测分析

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本文为IJCAI-18会议上关于阿里巴巴妈妈团队在搜索广告中的转化率预测研究的总结。该研究探索了如何通过机器学习方法提升广告效果和用户体验，提供了对当前行业挑战和技术趋势的独特见解。 IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测总结本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据。参赛选手需要通过人工智能技术构建预测模型来预估用户的购买意向，在给定用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）和商店（shop）等信息的情况下，预测广告产生购买行为的概率（pCVR）。形式化定义为：pCVR = P(conversion=1 | query, user, ad, context, shop)。结合淘宝平台的业务场景及不同的流量特点，我们定义了以下两类挑战： - 日常转化率预估 - 特殊日期转化率预估评估指标包括数据挖掘流程中的以下几个关键环节：数据探索与特征使用方案（涵盖业务逻辑和特征覆盖率）、样本采样、过滤处理以及根据特征使用方案构造的各类特征，如基础特征、平稳特征、动态特征、高阶特征及文本偏好等。