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选择创建好的角色。
以最快的实验速度用于特征选择和模型训练
有利于泛化的对抗验证【1】
上下文特征的使用
在神经网络上使用决策树
我们希望这些研究结果对更广泛的研究界有用,并启发推荐系统的未来研究方向。
挑战赛的参与者被要求预测用户参与四种互动中任何一种互动的可能性:赞、回复、转发和引用tweet。我们根据以下两个指标对提交的作品进行评估:相对于我们所提供的简单基准方法的相对交叉熵(RCE,以及Precision-Recall曲线下的面积(PR-AUC。
随时间的变化的训练、测试和验证数据集的表示
我们要特别注意(我们所使用的维持数据集需与Twitter平台同步。数据集反映了平台上的变化,例如,当其中的一条推文被删除,有用户将其个人资料变为私有或完全删除。所以提交的数据就会被重新评估,排行榜也会根据重新计算的指标进行更新【2】。
数据集的特征表示。它们分为用户特征(针对作者和读者、推文特征和参与度特征。
今年的挑战赛竞争尤为激烈,注册用户超过1000人。在整个挑战过程中,参赛者积极提交解决方案,并在挑战的第一阶段(根据提交指南修改了他们的团队组成。最后阶段有20个竞争者,平均团队规模为4名成员。此外,各队总计设计了127种不同的方法,来尝试赢得挑战比赛。在整个挑战过程中,参赛者的活跃度很高,在最后几天,参赛者对提交的作品进行了改进,达到了做最优性能。最终的结果出现在排行榜上。
与之相伴的RecSysChallenge2020研讨会收到了12篇论文,程序委员会对这些论文进行了审阅。其中9篇论文被接受。
数据集的特征表示。它们分为用户特征(针对作者和读者、推文特征和参与度特征。
今年的挑战赛竞争尤为激烈,注册用户超过1000人。在整个挑战过程中,参赛者积极提交解决方案,并在挑战的第一阶段(根据提交指南修改了他们的团队组成。最后阶段有20个竞争者,平均团队规模为4名成员。此外,各队总计设计了127种不同的方法,来尝试赢得挑战比赛。在整个挑战过程中,参赛者的活跃度很高,在最后几天,参赛者对提交的作品进行了改进,达到了做最优性能。最终的结果出现在排行榜上。
与之相伴的RecSysChallenge2020研讨会收到了12篇论文,程序委员会对这些论文进行了审阅。其中9篇论文被接受。
第一名:英伟达
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