course_lm

Курс

<h3>Описание</h3>

В этом конкурсе нужно определить конкретного пользователя сети Интернет по сессии посещения веб-сайтов. В каждой сессии может быть от 1 до 10 сайтов &ndash; количество сайтов ограничено длиной сессии. Почему конкурс называется &laquo;Alice&raquo;?&nbsp;

Во-первых, так назвали конкурс его создатели. Да, конкурс уже достаточно давно используется в курсе mlcourse.ai его создателем Юрой Кашницким @Yorko. Он любезно предоставил данные для перезапуска конкурса на платформе ODS, чтобы курсы, такие как &laquo;Линейные модели&raquo; и &laquo;Открытый курс машинного обучения&raquo;, могли переиспользовать конкурс.&nbsp;

Во-вторых, Alice &ndash; это &laquo;обычное имя&raquo;, например, в криптографии говорят Alice вместо &laquo;Пользователь А&raquo; и Bob вместо &laquo;Пользователь Б&raquo;. Все равно как мы назовем пользователя, которого мы ищем, или &laquo;target = 1&raquo;, поэтому давайте именно его, вернее, её назовём Alice. Будем искать Alice!

Данные для конкурса собраны с прокси-серверов Университета Блеза Паскаля и взяты из <a href="http://ceur-ws.org/Vol-1703/paper12.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">статьи</a>, которая описывает методы поиска Alice. Если хочется посмотреть на все научные подходы к решению, есть <a href="http://www.charuaggarwal.net/freqbook.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">книга</a>. Современные материалы ищите в сети по словам &quot;Traversal Pattern Mining&quot; и &quot;Sequential Pattern Mining&quot;.

А мы будем решать задачу методами машинного обучения как задачу классификации.

Постановка задачи&nbsp; 
Для каждой сессии нужно предсказать, принадлежит ли сессия Alice (метка &laquo;1&raquo;), или нет (метка &laquo;0&raquo;).

Сколько решений можно отправить в день? 
В день можно отправить 3 решения.

Метрика оценки решений 
Целевая метрика &ndash; ROC AUC. Пример ее описания <a href="https://habrahabr.ru/post/228963/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">тут</a>.

Проверка решений 
На лидерборде рейтинг участников будет рассчитываться по подвыборке ответов из тестовых данных. 
Конкурс заканчивается 05.06.2022 23:59:59 МСК. В это время закроется возможность отправки решений.&nbsp; 
Окончательная оценка решений пройдет по оставшейся части ответов из тестовых данных. Таким образом, ваш рейтинг может поменяться, если вы переобучились.

Призы 
Первые три места: 
1)&nbsp;&nbsp; &nbsp;Мерч ODS 
2)&nbsp;&nbsp; &nbsp;Контакты будут сообщены компаниям-партнерам ODS для принятия решения о собеседовании

Кодекс поведения 
Просьба не выкладывать хорошие решения (ноутбуки), чтобы оставить интригу соревнования, в т.ч. в канале обсуждения конкурса. 
&nbsp;

Конкурс «Alice» - идентификация пользователя в Интернете по последовательности переходов по сайтам.

Public

Private

Sandbox Public

User Agreement

I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a>

Privacy Policy

I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">consent</a> to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction

Consent

I <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">agree</a> to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC

I am Interested in receiving job offers

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

slack_name

Your ODS Slack nickname

study_place

Study place

study_specialty

Study specialty

work_place

Work place

work_position

Work position

expectations

Expectations

interests

Interests

preferred_language

Preferred language

about

About

Registration application for Course Season 2021

Alice

Predictions

Islam Tlupov

Aleksei Vert-Miller

baseline

Daniil Zaytsev

Albina Rodina

Ivan Drago

Maksim Podlaskin

Michael Vasilev

Dmitry Khorzov

Alyona Akera

Anton R

Aleksander Sokolov

Andrei Kurdiumov

Kirill Dmitrievich Sharkov

Kirill Maksimovich Popov

Semyon Vart

Mikhail Solodukhin

Vladislav Polunin

Egor Shapovalenko

Andrei Yakovlev

Islam Nuriev

Aleksey Evdakov

Maksim

Svetlana Nazimova

mike kravtsov

Maxim Suvorov

Irina Telina

Viacheslav Korneichuk

Andrey Kovsharov

Anton Demin

Ekaterina Kusakina

Sergey Lankevich

Vlad Samarov

Roman Sitnikov

Oleg Tabuldin

Roman Barilov

MAXIKON

Roman Kossinov

Salikh Khabibullin

Deja Vu

Denis Verizhnikov

Daria Ponomareva

Vladimir Borzykh

Kek Kekov

Viktoriia Khlystun

Gennadii Mikhailov

Ilya Malakhov

Maxim Tregubenko

ROC AUC

#	Teams (240)	ROC AUC	Last	Entries
1	Islam Tlupov	0.985638	3y	39
2	Aleksei Vert-Miller	0.980303	3y	100
baseline 20 points		0.98
3	Daniil Zaytsev	0.975079	3y	55
4	Albina Rodina	0.974617	3y	82
5	Ivan Drago	0.974473	3y	46
6	Maksim Podlaskin	0.972404	3y	74
7	Michael Vasilev	0.971998	3y	41
8	Dmitry Khorzov	0.971637	3y	13
9	Alyona Akera	0.971441	3y	81
10	Anton R	0.971405	3y	44
baseline 20 points		0.97
11	Aleksander Sokolov	0.966855	3y	59
12	Andrei Kurdiumov	0.963982	3y	1
13	Kirill Dmitrievich Sharkov	0.962609	3y	7
14	Kirill Maksimovich Popov	0.962609	3y	3
15	Semyon Vart	0.96226	3y	1
16	Mikhail Solodukhin	0.961861	3y	1
17	Vladislav Polunin	0.960157	3y	19
baseline 10 points		0.96
18	Egor Shapovalenko	0.959786	3y	4
19	Andrei Yakovlev	0.959752	3y	7
20	Islam Nuriev	0.959671	3y	3
21	Aleksey Evdakov	0.959583	3y	45
22	Maksim	0.959417	3y	17
23	Svetlana Nazimova	0.959198	3y	8
24	mike kravtsov	0.959121	3y	25
25	Maxim Suvorov	0.958962	3y	37
26	Irina Telina	0.958809	3y	2
27	Viacheslav Korneichuk	0.958693	3y	43
28	Andrey Kovsharov	0.957558	3y	1
29	Anton Demin	0.957554	3y	14
30	Ekaterina Kusakina	0.957404	3y	19
31	Sergey Lankevich	0.956815	3y	3
32	Vlad Samarov	0.956803	3y	75
33	Roman Sitnikov	0.95661	3y	3
34	Oleg Tabuldin	0.95638	3y	5
35	Roman Barilov	0.956115	3y	26
36	MAXIKON	0.955818	3y	1
37	Roman Kossinov	0.955646	3y	11
38	Salikh Khabibullin	0.955525	3y	20
39	Deja Vu	0.955461	3y	6
40	Denis Verizhnikov	0.955199	3y	46
41	Daria Ponomareva	0.955196	3y	1
42	Vladimir Borzykh	0.955154	3y	1
43	Kek Kekov	0.95476	3y	3
44	Viktoriia Khlystun	0.954736	3y	4
45	Gennadii Mikhailov	0.954626	3y	19
46	Ilya Malakhov	0.953594	3y	7
47	Maxim Tregubenko	0.953459	3y	6