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