<h3>Правила участия</h3>

Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">с Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2025</a>.

<h3>Постановка задачи</h3>

В этом соревновании вам предстоит разработать алгоритм для автоматической категоризации товаров по их названию и атрибутам, даже в условиях неполной разметки.

Система категорий устроена в виде иерархического дерева (до 5 уровней вложенности), а данные о товарах поступают с множества торговых площадок, что создает ряд сложностей:

<ul>
	<li>Разметка товаров неполная и неидеальная.</li>
	<li>Атрибуты одних и тех же товаров могут отличаться на разных площадках или вовсе отсутствовать.</li>
	<li>По мере расширения каталога могут появляться новые площадки и категории, которых не было раньше.&nbsp;</li>
</ul>

В этом соревновании мы предлагаем участникам попробовать свои силы в постановке максимально приближенной к реальной:&nbsp;

<ul>
	<li>Задача осложняется тем, что в обучающей выборке категории размечены только для половины товаров, а в тестовой выборке встретятся категории, к которым нет размеченных примеров.</li>
	<li>При этом вам заранее предоставлен полный список возможных категорий &ndash; сможете ли вы учесть их все и точно отнести товары к нужным классам?</li>
	<li>LLM (большие языковые модели) выглядят многообещающе для подобных задач &ndash; но действительно ли они помогут? Это отличный шанс проверить различные подходы!</li>
</ul>

Подробнее про данные и их структуру можно узнать на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2025-labelcraft/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.&nbsp;

<h3>Формат решений</h3>

Это контейнерное соревнование:

<ol>
	<li>Обучите модель на предоставленных данных.</li>
	<li>Подготовьте Docker-контейнер и код с весами моделей.</li>
	<li>Отправьте решение в виде архива.</li>
	<li>Ваше решение будет автономно запущено на закрытых тестовых данных.</li>
</ol>

Решение получает на вход следующие именованные аргументы:

<ul>
	<li><code>--input-path</code> <code>-i</code> путь к файлу с тестовыми товарами (например, <code>test.parquet</code>)</li>
	<li><code>--output-path</code> <code>-o</code> имя файла, в который вам нужно сохранить результат (например, <code>submit.csv</code>)</li>
</ul>

Формат выходного файла &mdash; <code>.csv</code> с двумя столбцами:&nbsp;

<ul>
	<li>Столбец <code>hash_id</code> должен содержать предоставленные захэшированные идентификаторы товаров.</li>
	<li>Столбец <code>cat_id</code> должен быть идентификатором категории в соответствии с предоставленным словарем категорий.</li>
</ul>

В архиве должны быть все необходимые для работы модели файлы. Как минимум, в архиве должен быть файл <code>metadata.json</code> с указанием используемого докер-образа (рекомендуем `<code>odsai/df25-baseline:1.0`</code>) и строки для запуска вашей модели.

<pre>
<code class="language-javascript">{
 "image": "odsai/df25-baseline:1.0",
 "entry_point": "python -u run.py"
}</code></pre>

При желании вы можете использовать свой образ, выложив его на <a href="https://hub.docker.com/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://hub.docker.com</a>. <a href="https://youtu.be/KwVfwnlzLpE" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Вебинар о том, как собрать докер</a>.&nbsp;

<h4>ВАЖНО!&nbsp;</h4>

<ul>
	<li>Обратите внимание, что в тестовых данных будут другие товары.&nbsp;</li>
	<li>Если в файле отсутствует какой-то из предоставленных тестовых товаров, решение будет отвергнуто (оценочный скрипт выдаст ошибку).</li>
	<li>Более того, в тестовых данных присутствуют категории товаров из словаря, для которых отсутствует разметка в обучающих данных. Получение разметки недостающих категорий это неотъемлемая часть задачи соревнования.&nbsp;</li>
</ul>

<h3>Проверка решений</h3>

Решения проверяются автоматически:

<ul>
	<li>Запуск решений происходит&nbsp;в изолированной среде без доступа в интернет.&nbsp;
	<ul>
		<li>Все библиотеки и их версии должны быть уже загружены в вашем Docker образе.</li>
		<li>Запуск происходит на полностью закрытых тестовых данных, которые не доступны и не передаются участникам.</li>
	</ul>
	</li>
	<li>Решения запускаются последовательно на 3 закрытых наборах тестовых данных:
	<ol>
		<li>Check, отладочные 10 примеров, которые не идут в рейтинг.</li>
		<li>Public test, для результатов на Public лидерорде в течение соревнования.&nbsp;</li>
		<li>Private test, для итоговых результатов Private лидерборда.</li>
	</ol>
	</li>
</ul>

<h4>ВАЖНО!&nbsp;</h4>

<ul>
	<li>Если решение упало на любом тестовом наборе &ndash; оно не оценивается.</li>
	<li>Победители соревнования&nbsp;определяются по результатам приватной части лидерборда.&nbsp;</li>
</ul>

Метрика соревнования &mdash; HDA (Hierarchical Discounted Accuracy):

$$HDA = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N D(y_{i}, \hat{y}_{i} ) $$

$$ D(y_{i}, \hat{y}_{i} ) = \begin{cases}0 &amp; \text{if $LCA (y_{i}, \hat{y}_{i}) &nbsp;= \emptyset$}\\ &nbsp;\text{$ e^{ - LevelDiff (y_{i}, \hat{y}_{i} ) } $} &amp; \text{$else$}\end{cases}$$

$$ LevelDiff (y_{i}, \hat{y}_{i} ) = max(0, Level(y_{i}) - Level( LCA (y_{i}, \hat{y}_{i} ) ) )$$

$$\text{Где:}$$

$$N \text{ &mdash; число товаров},$$

$$y_{i} \text{ &mdash; истинные значения категории товара i},$$

$$\hat{y}_{i} \text{ &mdash; предсказанные значения категории товара i},$$

$$ Level(y_{i} ) \text{ &mdash; уровень класса категории в дереве категорий},$$

$$ LCA(y_{i}, y_{j} ) \text{ &mdash; наименьший общий предок между двумя категориями}.$$

Метрика учитывает структуру категорий:

<ul>
	<li>Если решение ошиблось только в последнем уровне категоризации товара, это считает &ldquo;полу&rdquo;-ошибкой. Значит вместо 1 балла ваше решение получит 1/exp(1) &asymp; 0.37 балла.&nbsp;</li>
	<li>Оценка экспоненциально снижается в зависимости от разности уровня наиболее глубокой корректно предсказанной категории и уровня корректной категории. Для ошибки в 2 уровня вы будете получать уже 1/exp(2) &asymp; 0.13 балла.</li>
	<li>Если товар имеет разметку до 4 уровня, а ваш алгоритм предсказывает 5-й, оценка идет по 4-му уровню.</li>
</ul>

Победители и итоговые результаты определяются по результатам на Private лидерборде.&nbsp; 
Для Private лидерборда можно выбрать до 2 финальных решений.

<h3>Доступные ресурсы для решений</h3>

<ul>
	<li>8 ядер CPU</li>
	<li>96Gb RAM</li>
	<li>Видеокарта NVidia Tesla V100 (32Gb)</li>
</ul>

<h3>Ограничения для решений</h3>

<ol>
	<li>Архив с решением
	<ol>
		<li>5Gb для архива с решением</li>
		<li>60 минут на работу решения: 30 минут на public часть и 30 минут на private</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Docker-образ, используемый в решении
	<ol>
		<li>Образ должен быть опубликован и публично доступен на Dockerhub</li>
		<li>20Gb ограничение на размер образа</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

&nbsp;

&nbsp;

<h3>Информация&nbsp;для участников</h3>

<ul>
	<li>В соревновании можно принимать участие из любой точки мира. Участники могут объединяться в команды до 4-х человек. Участвовать можно в любом количестве из предложенных задач и номинаций. Победители соревнования смогут получить денежные призы только на расчетные счета банков, зарегистрированных на территории Российской Федерации.&nbsp; Просим вас позаботиться об открытии счета в РФ заранее.</li>
	<li>Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2025 доступны&nbsp;на&nbsp;<a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2025-competitions/faq" rel="noopener noreferrer" target="_blank">FAQ странице трека</a>.</li>
</ul>

<h3>Призовой фонд задачи 1,&nbsp;&ldquo;Label Craft&rdquo;</h3>

1 место: 1 000 000 рублей 
2 место: 600 000 рублей 
3 место: 350 000 рублей

&nbsp;

Спецноминация 1 &mdash; 50 000 рублей 
Спецноминация 2 &mdash; мерч

Участникам необходимо предсказать категорию товаров на основе полученных данных о названиях товаров и их описаний.

Public

Данные

Rules

Нажимая &quot;Отправить&quot; я соглашаюсь с условиями <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf">Правил проведения онлайн-соревнования Data Fusion Contest 2025</a>

Privacy Policy and User agreement

Даю <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_soglasie_pdn.pdf">согласие</a> Оператору&nbsp;на обработку ПДн&nbsp; (*)

email_promo

Даю согласие <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_promo.pdf">Организатору</a>&nbsp;соревнования на получение информации рекламного характера

<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_hr.pdf">Согласен</a> на сотрудничество по содействию мне в трудоустройстве

Благодарим за интерес к серии соревнований&nbsp;Data Fusion Contest 2025.

Заполните, пожалуйста, форму ниже.

Согласия, отмеченные&nbsp; (*) - обязательные.

#	Teams (50)	HA	Last	Entries
1	RASCAR	0.7778865968	7h	36
2	перега сират	0.6625681564	5d	5
3	Stanislav Chistyakov	0.6559884908	14h	21
4	pietorch	0.6516077839	15h	25
5	Timofey Zheleznyakov	0.6503350489	13h	17
6	Roman Kovalev	0.6479658133	31h	9
7	Juri Novikov	0.6472931037	11h	9
8	Ivan Glebov	0.643392389	11h	19
9	Aleksandr Gaptrakhmanov	0.6418864629	20h	15
10	me	0.6335271806	9h	2
11	S V	0.6309358586	3h	6
12	Philipp Ludwig von Seidel	0.6288248872	8h	7
13	Aleksei Gavrilov	0.6276747366	3d	8
14	Igor Sh	0.6198351263	10h	2
15	Vlad Balanda	0.6127581806	6h	40
16	Just for fun	0.6109715554	2d	8
17	Eskender Dzhemadinov	0.6044453372	18h	4
18	дирижабль	0.6029424075	10h	19
19	Maksim Tabolin	0.6011567883	15h	7
20	Team data has been deleted	0.5890571163	5d	4
21	Chebapuchepela	0.57704337	6d	2
22	Goju Satoru	0.5766205843	2d	5
23	Asgat Akmaev	0.5746921669	6d	2
24	Иван Лопатин	0.5621750026	5d	2
25	Mikhail Nebasov	0.554213743	6d	9
26	Semyon Rodionov	0.5366299284	5d	1
27	Dimk k	0.5313890843	7h	7
28	Ilya Zhukov	0.5201333783	8d	2
29	clueing4looks	0.5070090869	6d	6
30	vashue	0.478667207	43h	3
31	Hitchhiker across the Galaxy	0.4205531409	5d	7
32	Pavel	0.3753168396	5d	2
33	h23278a92bb49	0.372971399	5d	2
34	sample	0.3565553183	3d	2
35	Dmitry Cherdantsev	0.3543824085	32h	2
36	Andrew Naymushin	0.3436206035	13h	3
37	Alexander Pavlov	0.2947824777	4d	3
38	Dmitry Blinov	0.2339040838	9d	1
39	Dmitriy Novichkov	0.2339040838	8d	2
40	Daniil Zakharov	0.2339040838	8d	1
41	wekeed	0.2339040838	8d	1
42	Пельмень категории Г	0.2339040838	7d	1
43	Sample Submission	0.2339040838	5d	1
44	id20e0f1e541b	0.2339040838	3d	1
45	GOOL	0.2339040838	3d	1
46	Alexander Dudin	0.2339040838	10h	16
47	Stanislav Marchenko	0.2339040838	3d	1
48	datah	0.2339040838	37h	1
49	P	0.2339040838	12h	1
50	DayaS	0	4d	1