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新闻与网页内容推荐及点击预测[Kaggle竞赛]数据集

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简介：
本数据集用于Kaggle竞赛，包含用户在新闻网站上的行为记录和页面属性，旨在通过机器学习模型预测用户的点击行为，优化新闻推荐系统。 新闻和网页内容推荐及点击竞赛涵盖了2016年6月14日至2016年6月28日期间，在新闻内容推荐网站Outbrain上的数据，包括内容推荐及浏览点击情况。

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  • 新闻与网页内容推荐及点击预测[Kaggle竞赛]数据集
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    本数据集用于Kaggle竞赛，包含用户在新闻网站上的行为记录和页面属性，旨在通过机器学习模型预测用户的点击行为，优化新闻推荐系统。 新闻和网页内容推荐及点击竞赛涵盖了2016年6月14日至2016年6月28日期间，在新闻内容推荐网站Outbrain上的数据，包括内容推荐及浏览点击情况。
     
  • 《参与Kaggle竞赛：房价预测》数据集
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    本数据集为Kaggle竞赛“房价预测”设计，包含详细的住宅属性与对应价格信息，旨在通过机器学习模型准确预测房屋售价。 实战Kaggle比赛：房价预测-数据集 在参与Kaggle的房价预测比赛中，参赛者需要利用提供的数据集进行模型训练与优化，以提高对房屋价格的预测准确性。该过程不仅能够帮助提升个人的数据分析能力、机器学习技能和竞赛经验，同时还能通过与其他选手的竞争交流来获取新的知识和技术见解。 比赛的核心在于如何有效地处理并解析海量数据中的关键信息，并将其转化为有助于房价预估的有效特征；此外，在模型选择方面也需要综合考虑不同算法的优缺点及其适用场景。因此，参加此类活动对于希望在房地产数据分析领域深入发展的人员来说是一个极佳的学习机会和实践平台。
     
  • Airbnb新用户民宿预订预测-Kaggle竞赛数据集
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    本数据集为Airbnb新用户民宿预订行为预测的Kaggle竞赛专用，包含用户及房源信息，旨在通过机器学习模型预测新用户的预订倾向。 Airbnb 新用户的民宿预定预测，这是一个 Kaggle 比赛的完整数据集，主要包含六个 csv 文件，请有需要的小伙伴下载。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据集
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    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集，包含大量有关借款人的信息，旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录，并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本，每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”，对于发生违约的情况会额外标注出损失率（范围在0到100之间），表示贷款的损失比例；而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失，这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。
     
  • 新闻推荐的数据集-数据集
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    这是一个用于训练和评估新闻推荐系统性能的数据集，包含大量用户行为及新闻文章信息，旨在促进个性化新闻推荐的研究和发展。 数据集包括 articles.csv, testA_click_log.csv, train_click_log.csv 和 articles_emb.csv。
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】数据集
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    该Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁市场的查询次数，参赛者需利用历史租赁查询数据建立模型，以帮助房地产行业更准确地预测市场趋势。 根据房屋租赁信息发布日期和其他相关特征来预测该租赁信息预计被查询点击的次数，从而提供欺诈控制和信息质量监测功能，帮助房东和代理人更好地理解租户的需求和偏好。
     
  • Kaggle自行车租赁预测竞赛-数据集
    优质
    该数据集来自Kaggle自行车租赁预测竞赛，包含历史天气条件和租车站点自行车租赁记录，旨在通过分析影响因素来预测未来需求。 Kaggle自行车租赁预测比赛是一个数据分析竞赛，参赛者需要根据历史数据来预测未来的自行车租赁需求。这是一个很好的机会来展示你的机器学习技能，并与全球的数据科学家们交流学习。
     
  • Kaggle点击率预测：Avazu竞赛的机器学习方法...
    优质
    本文探讨了在Avazu Kaggle竞赛中采用的各种机器学习技术与模型，专注于提高广告点击率预测的准确性。通过分析和实验，文章总结了几种有效的方法，并提供了对未来研究方向的建议。 Kaggle-点击率预测Avazu的机器学习代码比赛页面：关于这个竞赛的内容可以简述为与Avazu公司的点击率预测相关，参赛者需要使用机器学习技术来完成挑战。需要注意的是原文中没有包含具体链接、联系方式等信息，在重写时也未添加此类内容。
     
  • Kaggle Criteo经典点击率预测数据集（小型）
    优质
    本数据集为Kaggle竞赛Criteo举办的小型版本点击率预测挑战赛的数据集合，包含简化后的用户行为与广告特征，旨在促进CTR预测模型的研究与发展。 **标题与描述解析** Kaggle比赛中的criiteo经典CTR预估数据集（小型）指的是一个在Kaggle平台上举办的点击率预测竞赛所使用的数据集。这个数据集源自Criteo公司，该公司专注于在线广告业务。CTR预估是计算广告领域的重要问题之一，它涉及如何准确预测用户对特定广告的点击概率，从而优化广告投放效果。 描述中同样提到的是该Kaggle比赛使用的数据集——criiteo的经典案例，适用于训练和评估CTR预估模型。“小型”标签表示相对于完整版数据集而言，这个版本包含较少的数据量，但仍足够用于初步理解和实践CTR预测算法。 **计算广告** 计算广告是互联网广告领域的一个重要分支。它利用大数据、机器学习等技术实现广告的自动化购买、投放与效果评估过程中的关键环节之一便是CTR预估。通过准确预测用户对特定广告点击的概率，可以帮助广告主更精确地定位目标受众群体，并提高整体营销效率。 **推荐系统** 推荐系统是另一种基于用户行为数据进行预测的技术应用领域。它专注于识别并提供符合个体兴趣的产品或服务信息，而不是直接处理广告的点击率问题。尽管该数据集主要用于CTR预估任务，但其中包含的历史点击、购买等用户交互记录同样可以用于构建个性化推荐模型。 **数据集内容** Criteo的数据集中通常包括大量的特征变量如用户ID、广告ID、时间戳以及一系列数值和类别型属性值。这些信息可能涵盖用户的浏览历史记录、搜索关键词输入、设备特性及地理位置详情等维度，每个样本代表一次展示给潜在客户的广告机会；标签则指示该次展示是否最终被点击。 **模型构建与训练** 面对如此大规模的数据集时，常见的做法包括进行特征工程以提取有价值的信息，并利用逻辑回归、随机森林或梯度提升机（如XGBoost和LightGBM）等机器学习算法或者深度神经网络来进行建模工作。由于数据通常存在严重不平衡现象——即点击事件远少于非点击情况，在训练模型时需特别注意处理此类问题，可能需要采用过采样、欠采样或调整权重等方式。 **评估指标** 在CTR预估任务中常用的评价标准有AUC（ROC曲线下面积）、LogLoss（对数损失函数）和Precision@K等。其中AUC用于衡量模型区分点击与非点击事件的能力，而LogLoss则反映预测概率的准确性；此外Precision@K关注的是前K个预测结果中的实际点击比例。 **总结** 通过使用criiteo CTR预估数据集，参赛者不仅能训练和比较不同CTR预测算法的效果，还能深入理解计算广告学及推荐系统的运作原理。此小型数据集非常适合初学者快速上手学习，并且对于高级研究者而言，则提供了探索更复杂模型与优化策略的机会。
     
  • 天池大赛-新闻推荐中的用户行为预测竞赛, Competition TianChi News Recommendation...
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    天池大赛之新闻推荐用户行为预测竞赛，汇聚全球顶尖数据科学家，运用创新算法模型，深入解析并预见用户的新闻阅读习惯与偏好。 在新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛（SOLO赛）中，我参与了比赛并取得了B榜排名第5的成绩。我的解决方案包括以下几方面： **召回方案：** - 使用热度召回、改进的itemCF方法，并结合Swing和item2vec进行多路召回。 - 利用faiss库计算相似文章以解决冷启动问题。 - 采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终为每个用户召回50篇文章。 **排序方案：** - 建立了基于用户行为和文章自身特征的模型，并将召回结果按照1:5的比例划分为正负样本转化为CTR预测任务。 - 使用lightGBM进行五折交叉验证，并根据转化概率对文章进行排名，最终HR @ 5达到了0.27，HR @ 50达到0.49。