腾讯社交广告高校算法大赛国际知识发现和数据挖掘竞赛的KDD Cup历年竞赛题目和获胜队伍

2020中兴的算法大赛怎么样？有组队参加的吗

怎么组队？算法大赛不是个人参赛吗？组队互相鼓励可还行，到时候一个地方的一起约去决赛现场，来回有个伴。

我已经打探清楚了，今年分为傅里叶派、迪杰斯特拉派、图灵派、阿尔法·勒克斯特派、埃德加·考特派，来啊，solo啊～

腾讯新出了个智赢销平台，谁能介绍下？

腾讯智赢销是腾讯的品牌广告自助投放服务平台。

主要依托腾讯丰富的媒体资源和精准的定向能力，实现品牌广告曝光，帮助广告主提升品牌影响力。

主要来说有三大优势点： 1. 优质的媒体资源 已经接入了腾讯网、腾讯视频、腾讯新闻客户端、腾讯体育等优质媒体资源，另外有闪屏、前贴、原生等多种广告形式相辅相成，可根据具体的投放内容进行选择。

2. DMP精准定向功能 腾讯的DMP精准定向基于8亿QQ真实用户，从媒体、娱乐、商业等6大兴趣类别提供20000+定向条件，还可对条件进行叠加，从而实现投放人群的精准定向。

3. 提供全面的营销服务 智赢销不仅提供投放平台，还提供广告投放优化指导服务。

旗下创优堂品牌通过对线上创意数据与视觉效果分析，推出视觉指导、创意工具教程、线上审核等课程，帮助用户提升创意营销水平。

PS：另外有一点很关键的是智赢销投放展现的优先级高，这样对于品牌广告投放的计划与节奏比较有保障，实在不放心还可以选择加速播放模式，这样曝光量在投放前期会较多，避免后期出现曝光不足的情况。

更详细的可以上官网了解一下。

国际知识发现和数据挖掘竞赛的KDD Cup历年竞赛题目和获胜队伍

Track1任务：社交网络中的个性化推荐系统 根据腾讯微博中的用户属性（User Profile）、SNS社交关系、在社交网络中的互动记录（ment、at）等，以及过去30天内的历史item推荐记录，来预测接下来最有可能被用户接受的推荐item列表 KDD Cup 2012年优胜者： 冠军：ACMClass@SJTU （上海交通大学ACM班） 亚军：Shanda Innovations （盛大创新院） 季军：SYSU_Wargreymon Track2任务：搜索广告系统的pTCR点击率预估 提供用户在腾讯搜索的查询词（query）、展现的广告信息（包括广告标题、描述、url等），以及广告的相对位置（多条广告中的排名）和用户点击情况，以及广告主和用户的属性信息，来预测后续时间用户对广告的点击情况 KDD Cup 2012年Track2优胜者： 冠军：Catch Up （国立台湾大学） 亚军：Opera Solutions （Opera Inc.） 季军：Steffen Rendle Track1任务：音乐评分预测 根据用户在雅虎音乐上item的历史评分记录，来预测用户对其他item（包括歌曲、专辑等）的评分和实际评分之间的差异RMSE（最小均方误差）。

同时提供的还有歌曲所属的专辑、歌手、曲风等信息 KDD Cup 2011年Track1优胜者： 冠军：National Taiwan University (国立台湾大学) 亚军：Commendo （Commendo Inc.） 季军：InnerPeace （上海交通大学） Track2任务：识别音乐是否被用户评分 每个用户提供6首候选的歌曲，其中3首为用户已评分数据，另3首是该用户未评分，但是出自用户中整体评分较高的歌曲。

歌曲的属性信息（专辑、歌手、曲风等）也同样提供。

参赛者给出二分分类结果（0/1分类），并根据整体准确率计算最终排名 KDD Cup 2011年Track2优胜者： 冠军：National Taiwan University （国立台湾大学） 亚军：The Art of Lemon （中国科学院） 季军：Commendo （Commendo Inc.） 根据智能教学辅导系统和学生之间的交互日志，来预测学生数学题的考试成绩。

该任务兼具实践重要性和科学趣味性。

竞赛提供3个开发（develop）数据集和2个挑战（challenge）数据集，每个数据集又分为训练（train）部分和测试（test）部分。

Challenge数据集的test部分被隐藏，参赛者需要开发一种学习模型，来准确预测这部分隐藏部分的成绩 KDD Cup 2010年优胜者： 冠军：National Taiwan University （国立台湾大学） 亚军：Zhang and Su 季军：BigChaos@KDD （Commendo Inc. and AT&T Labs） 法国电信运营商Orange的大规模数据中，积累了大量客户的行为记录。

竞赛者需要设计一个良好的客户关系管理系统（CRM），用快速、稳定的方法，预测客户三个维度的属性，包括： 1、忠诚度：用户切换运营商的可能性（Churn）； 2、购买欲：购买新服务的可能性（Appetency）； 3、增值性：客户升级或追加购买高利润产品的可能性（Up-selling）。

结果用AUC曲线来评估 KDD Cup 2009年优胜者： Track1 （Fast Track）： 冠军：IBM Research （IBM研究院） 亚军：ID Analytics Inc. 季军：Old dogs with new tricks (美国西北大学David Slate教授, Peter W. Frey教授) Track2 （Slow Track） 冠军：University of Melbourne（墨尔本大学） 亚军：Financial Engineering Group, Inc. Japan 季军：National Taiwan University（国立台湾大学） 医学影像学的一个重要应用是乳腺癌的检测。

每年全球有46.5万女性患者被乳腺癌夺走性命，但在1990年后通过引入X-射线进行检测，能够成功的在发病早期发现病兆并进行治疗，成功降低了30%的疾病死亡率。

传统方式由放射学医生来进行X相片的检测，耗时耗力，而且为了提高检测的准确率，往往需要多位医生重复判读图像。

基于此背景，本届赛题分为两个Track，分别是设计计算机辅助检测系统（Computer-Aided Detection，CAD），来判读图像是否含有乳腺癌病兆；以及设计二分分类器（binary classification），来决定某样本是否需要医生来进行重复判读。

KDD Cup 2008年优胜者： Track1： 冠军：IBM Research (IBM研究院) 亚军：National Taiwan University (国立台湾大学) 季军：Wayne State University (美国韦恩州立大学) Track2： 冠军：IBM Research (IBM研究院) 亚军：TZ Team 季军：National Taiwan University