RecSys Challenge 历年推荐赛题汇总

2022 年 2 月 21 日 机器学习与推荐算法
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来源 Coggle数据科学

RecSys是ACM主办的推荐系统旗舰会议,其征文范畴包含推荐系统的各个领域,包括算法设计、系统实现、理论推导和评估测试等

每年RecSys都会举办推荐系统相关的比赛,本文将对历史RecSys比赛进行汇总。

RecSys 2010 Challenge

http://2010.recsyschallenge.com/

  • 比赛名称:Challenge on Context-aware Movie Recommendation

  • 比赛任务:The Challenge on Context-aware Movie Recommendation focuses on identifying contextual features in datasets and generating context-aware movie recommendations.

RecSys 2011 Challenge

http://2011.recsyschallenge.com/

  • 比赛名称:Challenge on Context-aware Movie Recommendation

  • 比赛任务:This challenge aims to tackle the practical issue of context-aware movie recommendation. A new movie rating dataset from Moviepilot will be released for the challenge.

RecSys 2012 Challenge

http://2012.recsyschallenge.com/

  • 比赛名称:Recommender Systems Challenge

CAMRa track

CAMRa track at RecSysChallenge focuses on context-aware recommendation of movie-related news from moviepilot.com.

ScienceRec track

ScienceRec track focuses on recommendations to users about scientific papers that they might be interested in, using a data set that comes from the Mendeley system.

RecSys 2014 Challenge

http://2014.recsyschallenge.com/

  • 比赛名称:User Engagement as Evaluation

  • 比赛任务:In this challenge, we intend to use a different means of evaluating recommendations. Instead on focusing on predictive qualities, our intention is to optimize recommendations on user engagement.

RecSys 2016 Challenge

http://2016.recsyschallenge.com/

  • 比赛任务:given a XING user, the goal is to predict those job postings that a user will positively interact with (e.g. click, bookmark).

RecSys 2017 Challenge

https://www.recsyschallenge.com/2017/

  • 比赛任务:The ACM RecSys Challenge 2017 is focussing on the problem of job recommendations on XING in a cold-start scenario.

RecSys 2018 Challenge

https://www.recsyschallenge.com/2018/

  • 比赛任务:This year’s challenge focuses on music recommendation, specifically the challenge of automatic playlist continuation.

RecSys 2019 Challenge

https://www.recsyschallenge.com/2019/

  • 比赛任务:This year’s challenge focuses on travel metasearch. The goal of this challenge is to develop a session-based and context-aware recommender system using various input data to provide a list of accommodations that will match the needs of the user.

RecSys 2020 Challenge

https://www.recsyschallenge.com/2020/

  • 比赛任务:The challenge focuses on a real-world task of tweet engagement prediction in a dynamic environment. The goal is to predict the probability for different types of engagement.

RecSys 2021 Challenge

https://www.recsyschallenge.com/2021/

  • 比赛任务:This year's challenge brings the problem even closer to Twitter's real recommender systems by introducing latency constraints. We will also increase the data size to encourage novel methods.

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