一年一度的全球數據挖掘領域「世界盃」 KDD Cup，今年由百度主宰！
KDD Cup 是由美國計算機協會知識發現與數據挖掘專委會（ACM SIGKDD）主辦，至今已連續舉辦了21屆。
在2018年參賽隊伍達到了4200餘支，由於其絕對的權威性，致使每次的承辦權競爭都足夠激烈。很多在數據領域積累頗深的學術組織和科技巨頭都曾申請承辦過，但能夠脫穎而出的寥寥無幾。
其中代表機器學習最高殿堂之一的 Regular ML Track 更成為了競爭者們爭奪的主戰場。百度憑藉在 AI 領域的超強技術能力和巨大影響力，從多家世界頂級網際網路公司中脫穎而出，拿下 KDD Cup 2019常規機器學習大賽 Regular ML Track 的承辦權。
在承辦權的角逐中，百度團隊歷時2個月，經過3輪的申請、答辯，PK 掉上百家競爭對手才最終勝出。
Regular ML Track 的報名已於4月10日正式開始，自啟動報名起就得到了各地知名人士的積極響應！目前競賽仍在火熱報名中。報名通道將於4月30日關閉。比賽將持續近4個月，預計吸引數千支來自全球各地的隊伍參加。
最終頒獎典禮將於今年8月在美國阿拉斯加召開的 KDD 2019大會上隆重舉行，總獎金額高達35,000美金，精彩比賽、誘人獎金邀您來戰。此次比賽，百度結合時下熱門的智能出行設置了兩個子賽題。
賽題一：情景感知多模出行推薦模型
所謂情景感知多模出行推薦模型，即是在綜合考慮各種出行方式及出行因素後，推薦最優的出行方案。模型不僅需要考慮出行方式（例如步行、騎行、公共運輸等），同時也需依據不同用戶、不同時空特點來對結果進行修正。
例如，對於大多數身處一線城市的上班族，地鐵比計程車更加經濟實惠；對於經濟條件欠佳的人群，騎行或步行的方式會更加合適。並且當目的地距離相對較遠且出行並非緊急的情況下，融合多種出行方式（如公交-出租）也許會更加吸引人。
該題目是從百度地圖業務場景抽象而來。百度地圖為本次大賽提供大型免費數據集、POI 坐標轉換和路線規劃 API 接口，參賽者也可自行引入更多外部數據源進行建模。
每組參賽者需要在給定用戶 U、出行 OD、出行情景的條件下推薦出最合適的出行方式 m。優秀的情景感知多模出行推薦模型可以減少交通時間、平衡交通流量、減少交通擁堵，並最終促進智能交通系統的發展。
而挑戰賽最終獲勝者不僅可以獲得豐厚的獎金，還將被邀請在百度地圖部署和測試他們的模型，讓選手有了直接接觸商業市場的可能。
賽題二：開放性研究 / 應用挑戰
第二道選題則是一項開放性挑戰。參賽者可依據大賽提供的公開數據資源自擬研究方向。
百度允許參賽者利用百度開放的大數據自由命題，探索百度大數據在智能城市領域的應用。百度 PaddlePaddle 將為開放課題提供深度學習框架和基線系統支持。
為本次比賽提供平臺支持的是百度點石平臺。特別是在第一個賽題中，點石平臺可以為參賽者線上模型驗證階段提供強大的一站式建模開發環境。
賽程
現在，參與者可以自由選擇參與賽題，每位參賽者需要在百度點石平臺（https://dianshi.baidu.com/）上註冊百度帳戶（海外選手可在英文版通過 GitHub 帳號登錄）。請確保參與者的註冊信息準確有效，並注意報名、組隊（並隊）的最後期限是4月30日哦~
所有截止日期均為相應日期的 UTC 時間23:59，主辦方保留更新比賽時間表的權利。趕快點擊「閱讀原文」進行報名吧！