作者 | 陳彩嫻
編輯 | 陳大鑫
如何用最短的時間鎖定自己最感興趣、最想第一時間掌握的信息？這是算法推薦對新時代新聞傳播的最大意義。
個性化新聞推薦可以根據用戶的個人興趣對線上新聞內容進行篩選、排序與展示，提升用戶的新聞閱讀體驗。如今，個性化新聞推薦已廣泛應用於Microsoft News等諸多在線新聞平台中。
隨著智能通訊技術的發展，通過線上平台傳播新聞、共享資訊已成為資訊時代的流行趨勢之一。新聞從業者在線撰寫、編輯、更新文章，用戶也習慣通過線上網上、社交媒體與各種資訊傳播APP等閱讀新聞。然而，與快速更新的海量資訊相比，每個人的時間是有限的。用戶每天一打開手機、電腦，立刻被大量紛繁複雜的新聞包圍，很難利用自己的閒暇時間快速找到自己所感興趣的內容。
因此，個性化新聞推薦成為解救用戶於信息深海中的關鍵技術，微軟「Mind新聞推薦比賽」也因此而誕生！
1 競賽簡介
「MIND新聞推薦比賽」由微軟亞洲研究院和微軟新聞產品團隊聯合舉辦，基於MIND新聞推薦數據集，目的在於進一步推動新聞推薦領域的研究，幫助開發更好的新聞推薦系統，以改善數百萬用戶未來的新聞閱讀體驗。
新聞推薦是一項極具挑戰的工作：
首先，新聞的時效性強。新聞平台每天都會發布大量新的新聞，已經發布的新聞會被最新發的內容迅速覆蓋、隨後在頁面上「消失」。這就導致有些新聞可能剛發布就被淹沒，沒有人發現，也沒有人閱讀。
其次，新聞文章的標題和正文往往都包含了豐富的內容。因此，新聞推薦技術的一大關鍵在於使用NLP技術從新聞的標題與正文中掌握並理解新聞內容在傳遞什麼信息。
此外，新聞平台上往往不會顯示用戶的文章閱讀排序。新聞推薦系統需要從用戶的瀏覽與點擊行為上掌握用戶的閱讀喜好，並對用戶的閱讀興趣進行建模。然而，對用戶的閱讀興趣進行建模是很難的，因為用戶的閱讀興趣通常比較廣泛，並隨著時間的推移而變化。
目前，許多關於新聞推薦的研究都是基於私有數據集，已有的公開數據集往往規模小或基於英語之外的其他語言。為此，微軟亞洲研究院聯合微軟新聞產品團隊在ACL 2020上發布了一個大規模英文新聞推薦數據集MIND，本次新聞推薦比賽也是基於MIND展開，參賽者可以使用高質量基準數據集自由發揮自己的奇思妙想，實現自己對新聞推薦的大膽想法！
2 賽事關注
1、獎金設置：
競賽總共設有20000美元的獎金。在結果提交結束後的7天內，組織方將從所有符合條件的參賽選手中評選1名一等獎，2名二等獎和4名三等獎。
一等獎：10,000美元
二等獎：3,000美元
三等獎：1,000美元
2、賽事進程：
報名截止時間：北京時間8月21日07:59
開發階段：7月20日至8月21日07:59
測試階段：8月21日至9月5日07:59
比賽結果公布：2020年9月11日
註：
1）報名成功後，選手可以在MIND數據集上訓練和評估新聞推薦模型。
2）開發階段：選手可以將開發集上的結果提交到Codalab平台，以獲得官方評測分數。
3）測試階段：主辦方將發布測試集，選手可以下載測試數據，並需要在截止日期之前將測試結果提交到Codalab平台。
3、參賽方式：
1、通過Codalab平台進行報名。
連結：https://competitions.codalab.org/competitions/24122
2、報名完成後，發送一封競賽註冊郵件至郵件mind@microsoft.com，郵件里寫明參賽選手的信息（包括CodaLab用戶名、真實姓名、聯繫郵箱和單位），以及對競賽官方規則的確認。
任務描述：
比賽中的任務描述如下。給定一個用戶u的新聞瀏覽歷史記錄[n1，n2，...，nP]和展示給該用戶的一組候選新聞[c1，c2，...，cM]，任務目標是根據該用戶的新聞閱讀興趣，對候選新聞進行排序。排序結果將與真實的用戶點擊行為進行比較，來計算AUC，MRR和nDCG@K等多項指標來衡量新聞推薦的質量。
競賽主頁：
https://msnews.github.io/competition.html