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日前，滴滴联合国际最大的地理数据分析会议之一SIGSPATIAL，共同在数据竞赛平台biendata发起并主办 “行程到达时间预估挑战赛”。本次直播将由比赛主办人员针对赛题进行详细剖析。 

该挑战赛总奖金池25000美元，赛题具有充足的现实意义，并有针对性地设置了海量样本数据，提供了真实的业务场景和数据集。本次直播将帮助广大观众进一步理解比赛宗旨和技术背景。

赛题背景

预估到达时间（Estimated Time of Arrival）在很多应用场景中扮演着至关重要的角色，例如在网约车订单分配、价格预估、行程中时间预估、路线决策等各个场景。

精准的到达时间预估可以帮助平台提升效率，提高用户体验，方便平台和用户做更优的决策。然而，到达时间本身会受到路线长度、路段通行能力、道路等级、实时路况、红绿灯个数相位等因素的影响。其中路线长度，道路信息，红绿灯信息等相对静态，而实时路况等信息相对动态且易变。此外，到达时间本身有很强的时间周期性，相同的路线在工作日与周末，平峰期与高峰期的表现差异较大。综上因素，预估到达时间具有很高的技术难度和挑战。

滴滴作为全球领先的一站式出行平台之一，拥有海量的订单数据和实时历史路况特征，基于这些海量的样本数据，可以更好地构建机器学习模型算法来优化预估到达时间问题，提升预测精度。

比赛地址：https://www.biendata.xyz/competition/didi-eta/

直播信息

比赛使用滴滴盖亚数据开放计划的“行程到达时间预估数据集”。数据集中包括了约千万级别的行程轨迹数据。具体信息包括出发时间日期、行程路线、路况信息、路网拓扑等（数据本身进行了脱敏，不涉及个人信息）。本次直播将针对滴滴盖亚数据开放计划与SIGSPATIAL 共同发起并主办的“行程到达时间预估赛题”进行说明讲解。

本次分享的具体内容有： 

• 赛题介绍

• 数据说明

• 评测标准

• 滴滴的思路与方法

• 在线答疑

嘉宾介绍

刘欣悦 / 滴滴出行资深算法工程师 

刘欣悦，滴滴出行资深算法工程师，2019年加入滴滴，担任地图与公交事业部ETA和路况策略团队资深算法工程师。主要负责滴滴平台ETA和预估价算法优化的相关工作，在大规模深度学习模型方向有较深的经验。2014年硕士毕业后任职于百度，曾在百度地图、百度糯米团队担任数据挖掘工程师，主要负责POI相关的数据整合和挖掘策略。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 AI RTIME B 站直播间进行，扫描下方海报二维码观看直播，点击阅读原文报名比赛进行参赛。添加小A助手微信：AITIME_HY，即可获取比赛群通道。

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（点击“阅读原文”报名比赛进行参赛）