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Python在2018 CCF 大数据与计算智能大赛中的应用：针对电信行业存量用户智能套餐个性化匹配的模型（联通赛道复赛第二名方案）

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简介：
本项目参与了2018年大数据与计算智能大赛，采用Python实现电信行业存量用户的智能套餐个性化推荐模型，在联通赛道复赛中获得第二名。 2018年CCF大数据与计算智能大赛面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛复赛第二名解决方案。

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  • Python在2018 CCF 大数据与计算智能大赛中的应用：针对电信行业存量用户智能套餐个性化匹配的模型（联通赛道复赛第二名方案）
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    本项目参与了2018年大数据与计算智能大赛，采用Python实现电信行业存量用户的智能套餐个性化推荐模型，在联通赛道复赛中获得第二名。 2018年CCF大数据与计算智能大赛面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛复赛第二名解决方案。
     
  • 针对电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型的训练与测试数据集
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    本研究构建了一个专门用于电信行业存量用户分析的数据集，并开发了一种智能算法模型，能够为用户提供个性化的套餐推荐方案。该模型通过精准的数据挖掘和机器学习技术进行训练与优化，旨在提升用户体验并促进运营商收益增长。 面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型的训练集和测试集。
     
  • 智能套餐个性化匹配模型在电信行业的应用（基于XGBoost，得分0.8254）
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    本研究开发了基于XGBoost算法的智能套餐个性化匹配模型，在电信行业中实现用户需求与服务产品精准对接，显著提升了客户满意度及业务转化率，模型效果评估得分为0.8254。 直接运行XGB代码可以生成csv文件用于提交比赛结果。比赛中使用了LightGBM模型获得了0.81245的评分（时间：2018-09-13 23:13），而采用XGBoost模型则达到了0.8254，排名为第30位/共1153名（时间：2018-09-14 14:23:04）。该方案中使用的XGBoost关键参数包括:max_depth = 12, learning_rate = 0.05, n_estimators = 752, silent == True, objective = multi：softmax, nthread = 4, gamma = 0, max_delta_step = 0, subsample = 1,colsample_bytree = 0.9，colsample_bylevel = 0.9，reg_alpha = 1，reg_lambda = 1。
     
  • 【山东应用大赛-螺母螺栓质量智能检测】初赛第一，复赛第二方案.zip
    优质
    本项目为“山东应用大赛-螺母螺栓质量智能检测”参赛作品。在比赛中荣获初赛第一名、复赛第二名佳绩，通过创新技术实现对螺母螺栓的高效精准质量检测。 【山东应用大赛-螺母螺栓产品质量智能检测】初赛第一名、复赛第二名方案 此表述已经根据要求去除了所有不必要的链接和个人联系信息，并保留了原有内容的核心意义，确保读者能够清晰了解该竞赛项目的成绩情况。
     
  • 针对电信行业存量用户的设计机器学习课程——智能套餐个性化匹配模型（运用SVM、随机森林和LightGBM）
    优质
    本课程专注于电信行业的存量用户分析，通过设计机器学习模型来实现智能套餐的个性化推荐。采用支持向量机(SVM)、随机森林及LightGBM算法进行精准预测与匹配，优化用户体验，提升客户满意度。 ### 项目概述及计划 #### 1. 项目概述 本项目旨在通过分析现有的用户属性（如个人基本信息、用户画像信息）、终端设备属性（例如品牌）以及业务与消费偏好，为用户提供最合适的套餐推荐，并据此提供个性化的后续服务。这是一个典型的多分类任务。因此，在实现过程中，我们将参考机器学习中的多种分类模型，包括支持向量机和决策树等。 #### 2. 项目计划 首先对赛题进行标签化分析：问题定义、数据预处理、分类预测及回归分析，并基于这些信息构建特征工程以确定所需使用的模型与算法。初步尝试使用SVM（支持向量机）测试，根据结果考虑是否采用其他相关算法如决策树、随机森林和LightGBM等来优化模型性能。在开发不同模型的过程中，我们将深入探讨多个课题：例如如何选择最有效的特征、此次任务中相关系数的适用性以及基于不同的服务类型进行预测时可能存在的差异。 ### 问题描述 #### 赛题简介 电信行业作为国家关键基础设施之一，在支持国家建设与发展方面扮演着重要角色。随着互联网技术的发展和普及，用户对流量的需求激增。近年来，为了满足用户的多样化需求，电信运营商推出了众多不同的套餐服务方案。
     
  • 2020 CCF NER：大数据与计算智能大赛非结构化商业文本隐私信息识别第七名方案
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    本作品参加了2020年CCF举办的NER竞赛，在非结构化商业文本隐私信息识别赛道中取得了优异成绩，位列第七。我们团队创新性地结合了深度学习技术与自然语言处理方法，有效提升了敏感信息的精准定位和分类能力，为数据安全领域贡献了一套高效、可靠的解决方案。 2020 CCF-NER 大赛中的非结构化商业文本信息中隐私信息识别任务获得了第7名的成绩。该方案采用 BERT base 模型结合 flat 结构以及 CRF 层，并应用了 FGM、SWA 和 PU learning 策略，同时使用 CLUE 数据集进行训练和测试。在 test1 单模条件下达到了 0.906 的表现。 词向量采用了 SGNS(Mixed-large 综合) 方案，损失函数及掩码处理的相关代码实现了 PU learning 策略的主要模块版本。所用的软件环境为：Python 3.6.9、torch 1.1.0、transformers 3.0.2、pytorchcrf 1.2.0 和 torchcontrib 0.0.2。
     
  • CCF大数据与计算智能竞赛-个贷违约预测.zip
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    本资料包包含CCF大数据与计算智能竞赛中关于个贷违约预测的相关数据和文档。参赛者将运用机器学习算法分析海量信贷信息，构建模型以预测个人贷款的违约风险。 CCF大数据与计算智能比赛中的个贷违约预测项目正在进行中。参赛者需要利用提供的数据集来建立模型，以准确预测个人贷款的违约情况。这是一个很好的机会，让参与者展示他们在数据分析、机器学习以及风险评估方面的技能。
     
  • Ant_Tianchi_CCF_Positioning: 2017 CCF 大数据与计算智能大赛 - 蚂蚁金服 商铺定位赛题 (荣获全国第五名)
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    在2017年CCF大数据与计算智能大赛中，参与蚂蚁金服举办的商铺定位挑战并取得了全国第五的好成绩。此赛事为提升数据分析和智能算法应用提供了广阔的平台。 2017 CCF 大数据与计算智能大赛 - 蚂蚁金服 - 商铺定位赛题（第5名） 文件说明： getFeatures.sql 是用于二分类部分的预处理及生成特征中间文件，之后在PAI平台上搭建组件将每个特征文件和构建的样本进行join操作。多分类部分由队友负责。 wifiFingerprint.ipynb 是初赛阶段使用Python版本来构建指纹库并计算指纹得分，在复赛中通过Java实现在udtf（用户定义函数）中实现。 udtf 包含了getFeatures所使用的几个方法。 xgb_train.sql 在PAI平台上执行XGBoost命令，因为平台没有提供XGBoost的拖拽组件，只能使用PAI命令来运行。 submission.sql 用于提交结果部分，包括最佳成绩加权平均。 训练说明： 7月1日至8月17日的数据用于统计8月18日至31日期间的样本。7月15日至8月31日的数据用于构建9月1日至9月14日测试集的统计数据。 复赛阶段有大约38%的数据缺失。
     
  • 2018年竞赛-大数据与人工智能在光伏电站运维中的应用.zip
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    本资料探讨了2018年大数据与人工智能技术在光伏电站运维领域的创新应用，包括故障预测、优化管理及智能监控等方面，以提升光伏发电效率和稳定性。 在信息化与智能化迅速发展的背景下，2018年的“大数据-光伏电站-人工智能运维”比赛项目展示了科技与能源行业的深度融合。该项目致力于运用先进的大数据技术和人工智能算法优化光伏电站的运营维护效率，提高发电量及资源利用率，从而推动清洁能源产业向更加智能的方向发展。 一、大数据技术的应用 1. 数据采集：在光伏电站中，数据收集是整个流程的基础环节之一。它涵盖了设备运行状态信息、环境参数（如光照强度、温度和风速）以及电力输出等多维度的数据流。 2. 数据存储：为确保海量实时数据的安全与高效管理，项目采用Hadoop等分布式文件系统作为主要解决方案，并能处理PB级别的大数据量级。 3. 数据处理：通过MapReduce或Spark这样的工具对原始数据进行预清洗和初步分析，以去除错误值并准备后续的深度解析工作。 4. 数据分析：运用机器学习技术如回归模型、聚类算法来挖掘潜在的趋势与模式，并识别设备故障预警信号。 二、人工智能在运维中的作用 1. 预测性维护：使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等深度学习方法预测光伏组件性能下降趋势，提前发现并处理可能发生的故障。 2. 故障诊断：采用决策树、支持向量机(SVM)或者随机森林算法自动识别设备异常情况，加快问题定位过程和提高准确性。 3. 自动化运维：结合机器人手臂与无人机等硬件设施，并通过人工智能技术实现自动化巡检及维修任务，降低人力成本并提升工作效率。 三、比赛项目结构 该项目的“competition_diantou_2018-master”文件夹可能包括以下内容： 1. 数据集：提供各种电站设备运行状态记录、环境参数测量结果以及故障标签信息供参赛者训练模型。 2. 代码库：包含预处理脚本示例和评估指标等资源，帮助参与者快速上手项目开发流程。 3. 指导文档：详细说明比赛规则、数据格式要求及提交方式，并明确评价标准以指导研究工作开展方向。 4. 参考解决方案：可能提供已有的模型或算法实现案例供参赛者参考并加以改进。 总的来说，2018年的这项竞赛不仅是技术实力的较量，更是促进大数据和人工智能在新能源领域应用的关键实践。通过众多参与者的共同努力与创新思维，未来光伏电站运维将更加智能化、高效化，并为全球可持续能源发展作出贡献。
     
  • 第十五届“新大陆杯”中国计算机设计大赛人工智能赛道预选赛
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    新大陆杯中国计算机设计大赛的人工智能赛道预选赛迎来其第十五届盛会，本次赛事聚焦于推动人工智能领域的创新与实践，吸引了众多高校学子积极参与。 PyTorch模型、ONNX模型、RKNN模型、检测代码以及模型转换代码。