FeaturedBanner-1b0da88a

Чат хакатона

Нажимая кнопку «Отправить решение», [вы соглашаетесь с Правилами участия в соревновании.](https://disk.yandex.ru/i/tRI6Djbb3Lb5jg)


## 1. Контекст

Книжный сервис хочет показывать пользователю витрину рекомендаций «на следующий период» (в нашем случае — месяц, 30 дней).

1. Витрина должна быть максимально релевантной и увеличивать шанс будущих взаимодействий (добавление в вишлист или чтение книги).
2. Но также сервису важно расширять кругозор пользователя, чтобы постепенно переводить пользователя на новый контент и поддерживать интерес к продукту.

Поэтому задача формулируется как баланс между точной персонализацией и жанровым разнообразием выдачи.

---

## 2. Задача

Для каждого пользователя из таблицы `targets.csv` необходимо сформировать ранжированный список из **20 изданий** (`edition_id`) на следующий период (тестовое окно) из пула **200 кандидатов** из таблицы `candidates.csv` (по каждому `user_id`).

Результат — ранжированный список, где `rank = 1` соответствует верхней позиции витрины.

---

## 3. Формат файла решения (сабмита)

Нужно отправить файл `submission.csv` со списком рекомендаций.

Формат:

```
user_id,edition_id,rank
```

Требования к файлу:

* `rank` — целое число от 1 до 20 (1 — верх витрины).
* на каждого `user_id` должно быть ровно 20 строк.
* `edition_id` и `rank` внутри одного `user_id` не должен повторяться.
* все `edition_id` должны входить в 200 кандидатов для данного `user_id`.

---

## 4. Оценивание

Итоговый скор считается как комбинация релевантности и жанрового разнообразия:

$$
Score = \alpha \cdot \overline{NDCG@20} + (1-\alpha)\cdot \overline{Diversity@20},
\qquad \alpha = 0.7
$$

где черта сверху означает среднее значение по всем пользователям в тесте.

Идея: итоговая выдача должна быть **релевантной**, но при этом **не однообразной** по жанрам.

---

### 4.1. Релевантность: NDCG@20

Для каждого пользователя сравнивается ваш ранжированный список из 20 изданий с фактом будущих взаимодействий в тестовом окне.

Релевантность для издания задаётся по сильному/слабому сигналам:

$$
rel(i)=
\begin{cases}
3, & \text{если в тестовом окне есть событие } event\_type=2\ (\text{read}) \\
1, & \text{если в тестовом окне есть событие } event\_type=1\ (\text{wishlist}) \\
0, & \text{если в тестовом окне событий нет}
\end{cases}
$$

Примечания:

* Если в тестовом окне у одного `edition_id` есть и `read`, и `wishlist`, то используется **приоритет** `read` ⇒ `rel=3`.
* Если событий одного типа несколько, считается только **факт наличия** хотя бы одного события.

Далее для пользователя $u$:

$$
DCG_u@20 = \sum_{k=1}^{20}\frac{rel(r_{u,k})}{\log_2(k+1)}
$$

$$
IDCG_u@20 = \sum_{k=1}^{20}\frac{rel^*(u,k)}{\log_2(k+1)}
$$

где $rel^*(u,k)$ — релевантности в идеальной сортировке (сначала все `read`, затем `wishlist`, затем остальные) для данного пользователя.

$$
NDCG_u@20 =
\begin{cases}
\frac{DCG_u@20}{IDCG_u@20}, & IDCG_u@20 > 0\
0, & IDCG_u@20 = 0
\end{cases}
$$

---

### 4.2. Жанровое разнообразие: Diversity@20

Каждое издание $x$ соответствует книге (через `editions.book_id`) и имеет множество жанров $G(x)$ через `book_genres`.

Важно: вклад позиции учитывается только для изданий, у которых есть хотя бы одно взаимодействие в тестовом окне.

Определим бинарную релевантность:

$$
\tilde{rel}(i) = \mathbb{1}[rel(i) > 0]
$$

и дисконт позиции:

$$
w_k = \frac{1}{\log_2(k+1)}
$$

Далее определим **relevance-weighted diversity** как смесь двух компонентов: покрытие жанров и внутрисписочная разнородность.

---

#### 4.2.1. Genre Coverage (relevance-weighted)

Пусть $S_{u,k}$ — множество жанров, уже встретившихся среди **релевантных** рекомендаций выше позиции $k$:

$$
S_{u,k} = \bigcup_{i=1}^{k} \left( G(r_{u,i}) \cdot \tilde{rel}(r_{u,i}) \right),
\qquad S_{u,0} = \varnothing
$$

где запись $G(x) \cdot 0$ означает пустое множество, а $G(x) \cdot 1 = G(x)$.

Определим покрытие жанров как сумму дробных вкладов позиций (книга с $m$ жанрами даёт суммарный вклад 1, распределённый как $1/m$ на каждый новый жанр), но:

* вклад учитывается **только если** $\tilde{rel}(r_{u,k})=1$;
* позиции дополнительно дисконтируются весом $w_k$;
* нормировка выполнена так, чтобы метрика была в диапазоне $[0,1]$.

$$
Coverage_u@20 = \frac{1}{\sum_{k=1}^{20} w_k}
\sum_{k=1}^{20}
\left(
w_k \cdot \tilde{rel}(r_{u,k}) \cdot \frac{|G(r_{u,k}) \setminus S_{u,k-1}|}{|G(r_{u,k})|}
\right)
$$

Пример: если книга имеет 3 жанра и приносит 2 новых, то вклад равен $2/3$.

---

#### 4.2.2. Intra-List Diversity (ILD) (relevance-weighted)

Определим попарную жанровую дистанцию как **Jaccard-distance** по множествам жанров:

$$
d(x,y) = 1 - \frac{|G(x) \cap G(y)|}{|G(x) \cup G(y)|}
$$

Внутрисписочную разнородность считаем **только среди релевантных** рекомендаций (с $\tilde{rel}=1$). Пусть $L_u$ — множество индексов позиций в топ-20, на которых рекомендация релевантна:

$$
L_u = {k \in {1,\dots,20}: \tilde{rel}(r_{u,k})=1}
$$

Если $|L_u| < 2$, то $ILD_u@20 = 0$. Иначе:

$$
ILD_u@20 = \frac{2}{|L_u|\cdot(|L_u|-1)} \sum_{\substack{i<j\ i,j \in L_u}} d(r_{u,i}, r_{u,j})
$$

---

#### 4.2.3. Итоговая diversity-метрика

Смешиваем покрытие и внутрисписочную разнородность:

$$
Diversity_u@20 = \beta \cdot Coverage_u@20 + (1-\beta)\cdot ILD_u@20,
\qquad \beta = 0.5
$$

Прими участие в заключительном хакатоне этого года от Академии ИИ! Ты сможешь попасть в сообщество самых сильных специалистов по ИИ среди школьников, а еще выиграть реальные деньги уже в школе!

Public

Private

Данные

services

<p>Я согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/odsaifooter/20250312_Service_agreement_ODSai.pdf">Соглашением об услугах</a>. Обработка персональных данных Участников Активностей производится на основании Соглашения об услугах.</p>

first_name_ru

First Name

last_name_ru

Last name

middle_name

Middle name

email

Email

region

Region

City

is_underage

Underage

representative_first_name_ru

Representative First Name

representative_last_name_ru

Representative Last Name

legal_representative_email

Legal representative Email

Registration application for Хакатон Академии ИИ «По страницам»

Хакатон Академии ИИ «По страницам»: призовой фонд – 1 000 000 рублей.

#	Teams (209)	Score	Last	Entries
1	Delavr	0.7523	7m	155
2	TORCHKI	0.7501	7m	89
3	Макароны	0.7476	7m	35
4	PER ASPERA AD ASTRA	0.7463	7m	184
5	круглый тензор	0.7445	7m	121
6	СЛИЯНИЕ	0.7433	7m	115
7	слабак и отброс	0.7406	7m	145
8	eab67b226a05c	0.7403	7m	12
9	SCORE EXPANSION	0.7391	7m	94
10	Nam Ne DANO	0.7387	7m	107
11	DeANOn	0.7322	7m	85
12	feel the asi	0.7314	7m	141
13	прибыл годжо сатору	0.7306	7m	72
14	Самара бухает	0.7305	7m	40
15	Homer Simpson	0.7299	7m	86
16	Team Leviathans	0.7287	7m	84
17	Если б море было пивом	0.7274	7m	23
18	не артур	0.7244	7m	75
19	Гена Биткоин	0.7231	7m	35
20	Джейк Салли	0.7228	7m	96
21	phantom	0.7217	7m	119
22	что тут делать	0.7214	7m	72
23	где чертов годжо сатору	0.7208	7m	61
24	бактерия	0.7201	7m	74
25	h8e7e4e7f4932	0.7197	7m	128
26	FeelTheLeacks	0.7192	7m	150
27	clash royale lover	0.7175	7m	26
28	салатик бурмалдатик	0.7171	7m	100
29	UNLUCK	0.7171	7m	64
30	de321a979c098	0.7169	7m	24
31	NSK-страницы	0.7165	7m	40
32	kill the agi	0.7132	7m	42
33	куку	0.7088	7m	44
34	j7c8a5a2e9cfd	0.7069	7m	18
35	яночка	0.7068	7m	21
36	вайбкодим по страшному	0.7036	7m	32
37	Legeda Sigma	0.7034	7m	104
38	nbaf56d6103d1	0.6983	7m	34
39	z253e80ab36b0	0.697	7m	1
40	FaNtaz3R	0.6954	7m	105
41	пельмени	0.6947	7m	42
42	больше мне надо больше	0.6924	7m	126
43	www рыбалочка	0.6916	7m	85
44	Sergey Britvin	0.6886	7m	4
45	картина	0.6864	7m	42
46	кто	0.6825	7m	81
47	m5bb3dc7b7deb	0.6821	7m	10
48	PPP	0.6821	7m	28
49	f0bcaec835c39	0.6818	7m	12
50	Guts	0.6815	7m	53