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


1	Islam Tlupov	0.979931	22m	39
2	Aleksei Vert-Miller	0.979276	22m	100
3	Tagir Sharifullin	0.97828	22m	16
4	Anatolii Karasev	0.978203	20m	83
5	Aleksander Sokolov	0.976408	22m	59
6	Vlad Samarov	0.976231	22m	75
7	Alyona Akera	0.975617	22m	81
8	Daniil Zaytsev	0.975186	22m	55
9	Albina Rodina	0.97418	22m	82
10	Maksim Podlaskin	0.973429	22m	74
11	Michael Vasilev	0.972993	22m	41
12	Aleksey Evdakov	0.971937	22m	45
13	Dmitry Khorzov	0.971317	22m	13
14	Anton R	0.966222	22m	44
15	Alexey Kovalev	0.964053	22m	26
16	Roman Barilov	0.963937	21m	26
17	Gennadii Mikhailov	0.962028	22m	19
18	Viacheslav Korneichuk	0.96167	22m	43
19	Viktoriia Khlystun	0.95957	21m	4
20	Vladislav Zemlyanskiy	0.958973	22m	15
21	Yuriy Kharin	0.95767	22m	16
22	Aleksandr Borsuk	0.957295	22m	21
23	Shiryaeva Victoria	0.956668	22m	17
24	Shtenle Artem	0.954973	21m	32
25	Kirill Pribludenko	0.948085	22m	29
26	Perturbator	0.942493	22m	6
27	Marina S	0.940917	21m	3
28	Andrey T	0.929315	22m	5
29	Evgeniy Postnikov	0.923458	22m	2
30	Saveliy	0.910247	22m	2
31	Ilya Isko	0.500469	22m	7
32	Vladimir Bochek	0.487144	22m	2