顶级竞赛发布 | 2018 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）

赛题名称：《 自动驾驶三维点云分割 》

出题单位：阿里巴巴集团

技术方向： 目标提取， 无人驾驶

赛题背景：自动驾驶离不开对车辆周围环境中的车辆、行人和自行车等物体的三维感知。三维激光点云是实现三维感知不可或缺的数据源，本赛题要求对场景三维点云进行分割，这是实现三维感知的非常重要的一个环节。

任务描述：赛题要求参赛者给出测试数据中每个点的类别预测，共同探索针对自动驾驶的高效三维点云分割方案。

数据特色：面向自动驾驶的三维点云标注数据非常稀有，本赛题提供超过80000帧三维点云数据帧，标注成了八个类别：自行车，三轮车，小车，大车，行人，人群，未知障碍物和背景，为自动驾驶提供感知层次的信息。

赛题名称：《面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型》

出题单位：联通研究院

技术方向：数据挖掘、分类预测

赛题背景：电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求，面对种类繁多的套餐，如何选择最合适的一款对于运营商和用户来说都至关重要，个性化推荐能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。

任务描述：此题利用已有的用户属性(如个人基本信息、用户画像信息等)、终端属性(如终端品牌等)、业务属性、消费习惯及偏好分匹配用户最合适的套餐，对用户进行推送，完成后续个性化服务。

数据特色：提供用户真实业务行为（已脱敏）。

赛题名称：《基金间的相关性预测》

出题单位：宜信大数据

技术方向：相关性预测，机器学习

赛题背景：指旺财富是宜信财富旗下平台，为高速成长的新锐中产人群提供基于目标的财富规划和咨询服务。基金作为投资理财的一个重要工具，是指旺财富关注的投资品种之一。而研究基金的特征和性质，则是形成正确投资规划的一个必要步骤，也是指旺财富投资研究团队正在进行的工作。

任务描述：参赛者需要根据给出的基金净值、基金业绩比较基准、对应指数行情、基金间相关性等数据，构建模型、算法进行训练。然后针对我们提供的测试样本，通过您的算法或模型预测出之后一段时间内基金间的相关性情况。

数据特色：赛题数据包括一批公募基金的复权净值收益率，各只基金对应的业绩比较基准的收益率，基金间的相关性数据，同时期的重要市场指数收益率等。

赛题名称：《供应链需求预测》

出题单位：执御

技术方向：数据挖掘、定论预测

任务描述：考虑商品在制造，国际航运，海关清关，商品入仓的供应链过程，实际的产品准备时长不同，将问题简化为统一在45天内完成，供应链预测目标市场为沙特阿拉伯，预测45天后5周每周（week1~week5）的销量。

数据特色：数据来源于平台沙特阿拉伯市场的历史数据积累，数据时间跨度为2017年3月1日至2018年3月16日数据。

赛题名称：《互联网金融平台用户评价观点提取》

出题单位：中科天玑 & 中科院计算技术研究所

技术方向：信息抽取，自然语言处理

赛题背景：近年来互联网金融野蛮发展，大大小小的网贷、理财平台如雨后春笋般涌现，但平台有良莠，一大批问题平台纷纷关闭、跑路，对于普通投资者来说很难来判断。如果能够借助机器学习的手段从海量的用户评论数据中提取出用户对于这个平台的评价，对投资者来说很有帮助。

任务描述：参赛者根据用户评论数据进行分析，提取用户对于平台的评价或印象，要求相同或相似评价进行聚合处理。同时，分析新闻事件对用户评论观点随时间变化的影响。

数据特色：评论数据来源于爬取的互联网金融平台评论数据，共14万条，每一条包括：评论ID，评论内容，评论时间，平台名称，用户名称等。新闻数据来源于网页、微信、BBS、手机app、论坛、电子报等。

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