南京大学发布Multi-Attribution BenChmark (MAC)数据集,应用在多归因转化率预测、计算广告领域

南京大学本次发布的数据集Multi-Attribution BenChmark (MAC),MAC是由阿里巴巴·淘宝天猫集团与南京大学联合构建的首个公开多归因转化率（CVR）预测基准数据集，旨在解决传统单归因标签的数据局限性。该数据集包含7900万条广告点击样本，涵盖用户行为序列、商品特征及四种归因机制（末次点击、首次点击、线性分配和数据驱动归因）的连续权重标签，数据源自淘宝平台21天的脱敏流量日志。通过分层采样确保数据多样性，并采用哈希技术保护用户隐私。MAC为研究多视角归因学习提供了标准化测试环境，可应用于计算广告、推荐系统等领域，以提升转化路径分析和竞价模型性能。

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