2023 인하 인공지능 챌린지

Dataset Info.

• train.csv [파일]
• user_id : 유저 고유 식별 ID
• item_id : 아이템 고유 식별 ID
• rating : 해당 유저가 대상 아이템에 부여한 평점 (1, 2, 3, 4, 5점)

• image.npy [파일]
• item_id와 매핑되는 item의 이미지 feature 데이터 (I, 4096)
• image_1.npy ~ image_4.npy는 image.npy 로드시 memory overflow가 나는 경우를 위해, 20000개 단위로 Split한 파일

• text.npy [파일]
• item_id와 매핑되는 item의 리뷰 feature 데이터 (I, 384)

• user_label.npy / item_label.npy
• 분석을 위한 라벨 관련 정보 (정답 라벨의 라벨 의미가 아님)

• 제출 파일 형식 (sample_submission.csv 별도 제공하지 않음)
• train.csv에 존재하는 모든 user_id 별 추천 아이템 리스트 우선 순위 상위 50개 순서로 예측 (50개 미만 시 제출 오류 처리)
• 컬럼이 2개(user_id, item_id)인 csv 형태로 제출
• 베이스라인 코드로부터 생성된 결과(submit.csv)를 반드시 참고