数据 本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。 注意： 为了保护用户和商家的隐私，所有数据均作匿名处理，同时采用了有偏采样和必要过滤。

评价方式 本赛题目标是预测投放的优惠券是否核销。针对此任务及一些相关背景知识，使用优惠券核销预测的平均AUC（ROC曲线下面积）作为评价标准。 即对每个优惠券coupon_id单独计算核销预测的AUC值，再对所有优惠券的AUC值求平均作为最终的评价标准。 关于AUC的含义与具体计算方法，可参考维基百科 字段表

Table 1: 用户线下消费和优惠券领取行为

Field Description

User_id 用户ID

Merchant_id 商户ID

Coupon_id 优惠券ID：null表示无优惠券消费，此时Discount_rate和Date_received字段无意义

Discount_rate 优惠率：x \in [0,1]代表折扣率；x:y表示满x减y。单位是元

Distance user经常活动的地点离该merchant的最近门店距离是x*500米（如果是连锁店，则取最近的一家门店），x\in[0,10]；null表示无此信息，0表示低于500米，10表示大于5公里；

Date_received 领取优惠券日期

Date 消费日期：如果Date=null & Coupon_id != null，该记录表示领取优惠券但没有使用，即负样本；如果Date!=null & Coupon_id = null，则表示普通消费日期；如果Date!=null & Coupon_id != null，则表示用优惠券消费日期，即正样本；

Table 2: 用户线上点击/消费和优惠券领取行为

Field Description

User_id 用户ID

Merchant_id 商户ID

Action 0 点击， 1购买，2领取优惠券

Coupon_id 优惠券ID：null表示无优惠券消费，此时Discount_rate和Date_received字段无意义。“fixed”表示该交易是限时低价活动。

Discount_rate 优惠率：x \in [0,1]代表折扣率；x:y表示满x减y；“fixed”表示低价限时优惠；

Date_received 领取优惠券日期

Date 消费日期：如果Date=null & Coupon_id != null，该记录表示领取优惠券但没有使用；如果Date!=null & Coupon_id = null，则表示普通消费日期；如果Date!=null & Coupon_id != null，则表示用优惠券消费日期；

Table 3：用户O2O线下优惠券使用预测样本 Field Description

User_id 用户ID

Merchant_id 商户ID

Coupon_id 优惠券ID

Discount_rate 优惠率：x \in [0,1]代表折扣率；x:y表示满x减y.

Distance user经常活动的地点离该merchant的最近门店距离是x*500米（如果是连锁店，则取最近的一家门店），x\in[0,10]；null表示无此信息，0表示低于500米，10表示大于5公里；

Date_received 领取优惠券日期