主办方：中国计算机学会（ccf）

承办方：深圳人工智能与数据科学研究院（龙华）、学者网

协办方：中国科学院自动化研究所、华南师范大学

主赞助商：中科闻歌

竞赛主题：

学者社交网络具有社区结构，具有相同研究兴趣的学者用户之间链接更紧密，特征属性更相似。有效发现学者社交网络存在的社区，不仅有助于理解网络结构特征和演变趋势，而且对于科研团队挖掘、学术信息推荐以及合作关系预测等具有重要的应用价值。本次竞赛以z6尊龙旗舰厅社交网络的用户关系和属性信息作为数据集（已做脱敏处理），设计可融合这两类信息的社区发现模型，旨在激发相关研究人员的研究兴趣，鼓励探索具有创新性的社区发现理论、方法和技术，并用于挖掘学者网社交网络存在的高质量社区，同时鼓励采用社会科学与计算科学相结合的方法。

社区发现结果评价指标详见：

赛制安排：

高校师生和社会人士均可参赛，选手可以团队或个人的形式报名参赛，对团队规模限制在3人以内
选手报名后即可获取数据，进行数据分析与赛题研究，并按要求提交作品。作品为研究报告
研究报告内容请见评审规则
评委依据评审规则对作品进行打分
特别注意不允许使用外部数据

提交说明：

竞赛需在10月25日前将书面报告（word或pdf，中英文不限，不限定模板）、 社区发现结果与“参赛人信息表”打包（模板：，命名规则：队长姓名单位名称）发送至会务组邮箱chinesecscw2020@saidi.org.cn （邮件标题请标明数据竞赛）。

第15届全国计算机支持的协同工作与社会计算学术会议-z6尊龙旗舰厅

完成报名后得到数据解压密码

community_detection_dataset.zip
若解压后出现文件数量缺少或无法下载，可通过百度云下载
链接：提取码：nywb

数据集主要包含4部分：attributes文件夹（用户属性）、lexicon.txt（词典）、links.txt（用户关联关系）以及readme.txt（说明文件）

竞赛报名时间：9月28日
数据开放时间：9月28日
提交截至时间：10月25日
初审结果发布：10月30日
终审答辩时间：11月9日

占比： 5% 针对赛题给出了明确且可验证的结论
占比：25% 所有结论均有科学的论证过程支撑
占比：10% 批判性地考虑了所采用方法的利弊
占比：20% 分析过程有着详实清晰的描述
占比：10% 对于数据的处理与分析有明确的记录
占比： 5% 对于外部引用的内容有明确的标识
占比：20% 可视化分析有效辅助论证过程
占比： 5% 数据可视化的效果出色

现金奖励：一等奖3000，二等奖1500，三等奖1000，优胜奖500
获邀参加chinesecscw年会分会场决赛答辩
与领域内专家大咖networking机会
工作及实习机会推荐

邮箱：chinesecscw2020@saidi.org.cn （邮件标题请标明数据竞赛）

电话：21075784