基础信息
  • 赛制概述
  • 赛题流程
  • 作品要求
附加信息
  • 评分
  • 【 赛题背景 】

    2018年中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员,中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员,中国公路货物日周转量182.8亿吨公里中有135.9亿吨公里是通过满帮平台发布。通过减少空驶,满帮于2017年为中国节省了860亿元的燃油损耗,减少4600万吨的碳排放。每天在平台上的货源信息为300万,寻找货源的司机为200万。每个司机面对海量的货源信息,寻找到适合自己的货源成为一个难题。为了提高司机和货源的匹配效率,探索一种向司机个性化推荐货源的推荐算法,具有着巨大的潜在价值。

    【 赛题任务 】

    本赛题的主要任务是根据司机在平台上历史寻找货源的日志信息,挖掘司机的兴趣,构建行为偏好模型。之后根据该模型从给出的货源中,向司机推荐其潜在感兴趣的货源,实现个性化推荐。
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