104 Hackathon点击预测挑战：优化求职者工作推荐排序

资源摘要信息:"2018-104Hackathon-Recommendation:104 Hackathon点击预测" 本次104 Hackathon比赛的主题是点击预测，旨在解决求职媒合服务的核心问题。参赛者需要利用求职者的搜寻条件、点击记录以及工作内容等数据，预测求职者最可能点击的工作，并产生一个最佳的工作列表排序。 1. 关于比赛主题： 点击预测是数据挖掘和机器学习领域中的一个重要研究方向，特别在推荐系统中应用广泛。预测用户对某个项目的点击行为是推荐系统最基础的功能之一。在求职领域，通过分析求职者的搜寻条件和历史点击行为，可以构建推荐模型来预测他们对工作列表中各个工作的感兴趣程度。这种推荐方式能帮助求职者更快找到满意的工作，同时也能提升网站的用户体验和使用效率。 2. 活动网址和主题说明： 参赛队伍需要根据提供的数据集来构建预测模型。具体操作是通过分析训练数据（train-action.json和train-click.json文件），预测求职者在特定搜寻条件下可能点击的工作，并产生一个排序列表。然后，将这个列表上传到比赛的leaderboard，以获取NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）分数，作为比赛的评分标准之一。 NDCG是一种用于评估排名质量的指标，能够衡量预测结果的相关性排序是否合理。一个较高的NDCG分数意味着排名越靠前的工作与求职者实际点击的工作越一致，从而反映了推荐系统的性能。 3. 数据集说明： 参赛者可以获取到的训练数据包括两个文件：train-action.json和train-click.json。这些文件包含了求职者在104网站上浏览和应征职务时的行为日志（log）。通过分析这些数据，可以了解求职者的搜索行为模式，如何与不同的工作信息进行交互，哪些因素会影响求职者的点击决策等。这些信息对于构建预测模型至关重要。 4. 标签和文件名称： 本次Hackathon比赛的标签是"104hackathon"，这表明它是针对104网站平台进行的。而提到的压缩包子文件的文件名称列表只有一个项目：“2018-104Hackathon-Recommendation-master”。这个文件可能是参赛者需要下载的主文件，或者是包含所有比赛材料的压缩包名称。从文件名可以推断，它可能包含了比赛的主代码库、相关说明文档、数据集以及可能的样例脚本等。 总结来说，104 Hackathon比赛提供了一个实操的平台，让参赛者能够将机器学习理论应用于实际的求职推荐问题中。比赛不仅考验参赛者对数据的理解、处理能力，还要求他们具备构建高效、准确的推荐模型的技能。通过这个比赛，参赛者可以深入理解推荐系统的工作原理，对于想从事数据科学和人工智能相关工作的专业人士来说，这是一次宝贵的学习和展示机会。