提供2016-02-01到2016-04-15日用户集合U中的用户，对商品集合S中部分商品的行为、评价、用户数据；提供部分候选商品的数据P。 选手从数据中自行组成特征和数据格式，自由组合训练测试数据比例。
2016-04-16到2016-04-20用户是否下单P中的商品，每个用户只会下单一个商品；抽取部分下单用户数据，A榜使用50%的测试数据来计算分数；B榜使用另外50%的数据计算分数(计算准确率时剔除用户提交结果中user_Id与A榜的交集部分)。
参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据，构建算法模型，预测用户在未来5天内，对某个目标品类下商品的购买意向。对于训练集中出现的每一个用户，参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果，计算加权得分。
参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据，构建算法模型，预测用户在未来5天内，对某个目标品类下商品的购买意向。对于训练集中出现的每一个用户，参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果，计算加权得分。 参赛者提交的结果文件中包含对所有用户购买意向的预测结果。对每一个用户的预测结果包括两方面：
1、该用户2016-04-16到2016-04-20是否下单P中的商品，提交的结果文件中仅包含预测为下单的用户，预测为未下单的用户，无须在结果中出现。若预测正确，则评测算法中置label=1，不正确label=0；
2、如果下单，下单的sku_id （只需提交一个sku_id），若sku_id预测正确，则评测算法中置pred=1，不正确pred=0。
对于参赛者提交的结果文件，按如下公式计算得分：
此处的F1值定义为：
其中，Precise为准确率，Recall为召回率.F11是label=1或0的F1值，F12是pred=1或0的F1值.
| user_id | 用户ID | 脱敏 |
|---|---|---|
| age | 年龄段 | -1表示未知 |
| sex | 性别 | 0表示男，1表示女，2表示保密 |
| user_lv_cd | 用户等级 | 有顺序的级别枚举，越高级别数字越大 |
| user_reg_tm | 用户注册日期 | 粒度到天 |
| sku_id | 商品编号 | 脱敏 |
|---|---|---|
| a1 | 属性1 | 枚举，-1表示未知 |
| a2 | 属性2 | 枚举，-1表示未知 |
| a3 | 属性3 | 枚举，-1表示未知 |
| cate | 品类ID | 脱敏 |
| brand | 品牌ID | 脱敏 |
| dt | 截止到时间 | 粒度到天 |
|---|---|---|
| sku_id | 商品编号 | 脱敏 |
| comment_num | 累计评论数分段 | 0表示无评论，1表示有1条评论，2,3,4递增 |
| has_bad_comment | 是否有差评 | 0表示无，1表示有 |
| bad_comment_rate | 差评率 | 差评数占总评论数的比重 |
| user_id | 用户编号 | 脱敏 |
|---|---|---|
| sku_id | 商品编号 | 脱敏 |
| time | 行为时间 | |
| model_id | 点击模块编号，如果是点击 | 脱敏 |
| type | 1.浏览（指浏览商品详情页）；2.加入购物车；3.购物车删除；4.下单；5.关注；6.点击 | |
| cate | 品类ID | 脱敏 |
| brand | 品牌ID | 脱敏 |