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      "content": "这是一个CTR预估的比赛，该比赛的数据集是从某个开源的数据集通过脱敏得到的，我们\n\n## Files\n\n*   **sample_submission.csv** - 提交样例文件\n*   **train_data.csv** - 训练集\n*   **test_data.csv** - 测试集\n\n\n## Columns\n\ntrain_data.csv\n*   `user_id` - user的唯一标识符\n*   `item_id` - item的唯一标识符\n*   `item_fea1` - item特征\n*   `user_fea1～user_fea9` - user特征\n*   `lng,lat` - user的经纬度信息\n*   `user_tag` - user的tag\n*   `ts` - 发生当前事件的时间戳\n*   `label` - 标签\n\ntest_data.csv\n*   `user_id` - user的唯一标识符\n*   `item_id` - item的唯一标识符\n*   `item_fea1` - item特征\n*   `user_fea1～user_fea9` - user特征\n*   `lng,lat` - user的经纬度信息\n*   `user_tag` - user的tag\n*   `ts` - 发生当前事件的时间戳",
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      "content": "# 深度之眼的Kaggle入门赛\n\n我们这次举办的比赛是数据挖掘相关的比赛，选择数据挖掘类型的原因主要是这种赛题的难度偏低，对机器资源的要求也比较低，比较适合小白入门。\n赛题的背景是推荐算法中的点击率预估问题，我们对某个开源数据进行了脱敏以及采样处理，得到了用户的3天的行为记录，我们将前2天的用户行为记录作为训练集，目标是预测用户在第3天时是否会点击相关Item",
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      "content": "# Evaluation\n\n这里采用AUC来进行评价,AUC的详细计算方法[见此](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic)\n\n# Submission File\n对于在测试集中的每个`id`，我们都需要输出改条数据User点击Item的概率，我们的提交文件需要包含一个header，并且格式样例如下：\n\n```\nID\tlabel\n3363694\t0.944\n3363695\t0.483\n3363696\t0.178\n```",
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