<h3>Описание 
&nbsp;</h3>

&laquo;Я тебя по IP вычислю!&raquo; &ndash; помните такую угрозу из интернета времен нулевых? Мы в МТС Digital решили выяснить, можно ли составить хотя бы приблизительное представление о человеке, обладая информацией о сайтах, которые он посещает. Для этого мы сгенерировали полусинтетические данные.

&nbsp;

Вопрос звучит так: сможем ли мы по таким цифровым следам пользователя (на каких сайтах с каких IP он сидел, сколько раз заходил, какое у него устройство) понять, кто этот пользователь? Студент или пенсионер? Мужчина или женщина?&nbsp;

&nbsp;

Действительно, в Digital-рекламе часто сегмент включает себя пол и один из бакетов по возрасту (Класс 1 &mdash;19-25, Класс 2 &mdash;26-35, Класс 3 &mdash;36-45, Класс 4 &mdash;46-55, Класс 5 &mdash;56-65, Класс 6&mdash; 66+). Эта задача особенно актуальна для рекламных DSP-площадок, которые в OpenRTB запросах получают такие данные с частотой 200 000 запросов в секунду со всех сайтов, размещающих рекламу за деньги.

<h3> 
Задача соревнования</h3>

&nbsp;

Определение пола и возраста владельца HTTP cookie по истории активности пользователя в интернете на основе синтетических данных.

&nbsp;

<h3>Правила участия&nbsp;</h3>

&nbsp;

Ознакомиться <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/rules_MTS_ML_CUP%202023.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">с Правилами участия в соревновании МТС ML CUP</a>.

&nbsp;

<h3>Проверка решений</h3>

&nbsp;

<ul>
<li>Решения проверяются автоматически. Запуск происходит на полностью закрытых тестовых данных, которые не передаются участникам.</li>
<li>На лидерборде рейтинг участников будет рассчитываться по подвыборке ответов из тестовых данных.</li>
<li>Кол-во сабмитов в день: 3</li>
<li>Метрика соревнования &mdash; ROC-AUC &ndash; для определения пола, f1 weighted &ndash; для определения возраста. Все решения рассчитываются по формуле -&nbsp; 2 * f1_weighted(по 6 возрастным бакетам) + gini по полу.</li>
<li>&nbsp;Возрастные бакеты( Класс 1 &mdash;19-25, Класс 2 &mdash;26-35, Класс 3 &mdash;36-45, Класс 4 &mdash;46-55, Класс 5 &mdash;56-65, Класс 6&mdash; 66+)</li>
</ul>

&nbsp;

<h3>Информация для участников</h3>

&nbsp;

Участники могут объединяться в команды до 4 человек.

Канал общения и обсуждения между участниками всех вопросов &mdash; <a href="https://t.me/+1Hos1RWcbdo0ZTU6" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://t.me/+1Hos1RWcbdo0ZTU6</a>

<h3>Данные</h3>

Все файлы и их описание вы найдете во вкладке &ldquo;Data&rdquo;

<h3>Призовой фонд&nbsp;</h3>

&nbsp;

&nbsp; &nbsp;1 место - 350 000 рублей

&nbsp; &nbsp;2 место - 200 000 рублей

&nbsp; &nbsp;3 место - 100 000 рублей

&nbsp;

+ еще 10 (десять призовых мест) с призами в виде мерча соревнований.

&nbsp;

Первое соревнование от МТС Digital Big Data по определению пола/возраста владельца cookie длительностью два месяца

Public

Data

User agreement_en

I have read and agree to the <a href="http://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf">User Agreement and Privacy Policy</a>

Personal data_en

I give <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/Consents_MTS.pdf">my consent</a> to &ldquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&rdquo; LLC to process and share my personal data with event partners for communication purposes

Consent_en

<a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf">I agree</a> to receive newsletters from Data Analytics Competitions Ltd.

Contest Rules_en

I agree with the <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/rules_MTS_ML_CUP%202023.pdf">rules of the competition</a>

Привет!

Для участия в соревновании необходимо заполнить анкету регистрации ниже. Обращаем внимание, что поле &laquo;Город&raquo; предполагает заполнение латиницей. В случае возникновения проблем с регистрацией просьба писать на <a href="mailto:support@datasouls.com?subject=MTS%20CUP%20registration">support@datasouls.com</a>

first_name

First name

last_name

Last name

middle_name

Middle name

city

City* (lat)

email

Email

tg_name

Your telegram nickname

Occupation

Experience

Experience in DC

study_place2

Company/study place name

Registration application for MTS ML CUP 2023

MTS ML CUP

Predictions

Описание колонок файла с данными:

&#39;region_name&#39; &ndash; Регион

&#39;city_name&#39; &ndash; Населенный пункт

&#39;cpe_manufacturer_name&#39; &ndash; Производитель устройства

&#39;cpe_model_name&#39; &ndash; Модель устройства

&#39;url_host&#39; &ndash; Домен, с которого пришел рекламный запрос

&#39;cpe_type_cd&#39; &ndash; Тип устройства (смартфон или что-то другое)

&#39;Cpe_model_os_type&#39; &ndash; Операционка на устройстве

&#39;price&#39; &ndash; Оценка цены устройства

&#39;date&#39; &ndash; Дата

&#39;part_of_day&#39; &ndash; Время дня (утро, вечер, итд)

&#39;request_cnt&#39; &ndash; Число запросов одного пользователя за время дня (поле part_of_day)

&#39;user_id&#39; &ndash; ID пользователя

&nbsp;

Описание колонок файла с таргетами:

&#39;age&#39; &ndash; Возраст пользователя

&#39;Is_male&#39; &ndash; Признак пользователя : мужчина (1-Да, 0-Нет)

&#39;user_id&#39; &ndash; ID пользователя

&nbsp;

public_train.pqt

competition_data_final_pqt.zip

Context_Baseline_Public.ipynb

в этом файле id, по которым нужно предсказать пол и возраст

submit_2.pqt

По возрасту классы: Класс 1 —19-25, 
Класс 2 —26-35, Класс 3 —36-45, Класс 4 —46-55, Класс 5 —56-65, Класс 6— 66+

public_train.pqt	3 MB
competition_data_final_pqt.zip	1,405 MB
Context_Baseline_Public.ipynb	1 MB
submit_2.pqt в этом файле id, по которым нужно предсказать пол и возраст	2 MB
sample_submission.csv По возрасту классы: Класс 1 —19-25, Класс 2 —26-35, Класс 3 —36-45, Класс 4 —46-55, Класс 5 —56-65, Класс 6— 66+	4 MB

Materials (1,415 MB)