（九）機(jī)器學(xué)習(xí)中的日常生活場(chǎng)景

1． 市民出行選乘公交預(yù)測(cè)

基于海量公交數(shù)據(jù)記錄，希望挖掘市民在公共交通中的行為模式。以市民出行公交線路選乘預(yù)測(cè)為方向，期望通過(guò)分析公交線路的歷史公交卡交易數(shù)據(jù)，挖掘固定人群在公共交通中的行為模式，分析推測(cè)乘客的出行習(xí)慣和偏好，從而建立模型預(yù)測(cè)人們?cè)谖磥?lái)一周內(nèi)將會(huì)搭乘哪些公交線路，為廣大乘客提供信息對(duì)稱、安全舒適的出行環(huán)境，用數(shù)據(jù)引領(lǐng)未來(lái)城市智慧出行。

2． 商品圖片分類(lèi)

電商網(wǎng)站含有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的商品圖片，“拍照購(gòu)”“找同款”等應(yīng)用必須對(duì)用戶提供的商品圖片進(jìn)行分類(lèi)。同時(shí)，提取商品圖像特征，可以提供給推薦、廣告等系統(tǒng)，提高推薦／廣告的效果。希望通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以達(dá)到對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)劃分的目的。

3． 基于文本內(nèi)容的垃圾短信識(shí)別

垃圾短信已日益成為困擾運(yùn)營(yíng)商和手機(jī)用戶的難題，嚴(yán)重影響到人們正常生活、侵害到運(yùn)營(yíng)商的社會(huì)形象以及危害著社會(huì)穩(wěn)定。而不法分子運(yùn)用科技手段不斷更新垃圾短信形式且傳播途徑非常廣泛，傳統(tǒng)的基于策略、關(guān)鍵詞等過(guò)濾的效果有限，很多垃圾短信“逃脫”過(guò)濾，繼續(xù)到達(dá)手機(jī)終端。希望基于短信文本內(nèi)容，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法、大數(shù)據(jù)分析挖掘來(lái)智能地識(shí)別垃圾短信及其變種。

4． 國(guó)家電網(wǎng)客戶用電異常行為分析

隨著電力系統(tǒng)升級(jí)，智能電力設(shè)備的普及，國(guó)家電網(wǎng)公司可以實(shí)時(shí)收集海量的用戶用電行為數(shù)據(jù)、電力設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，因此，國(guó)家電網(wǎng)公司希望通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，科學(xué)的開(kāi)展防竊電監(jiān)測(cè)分析，以提高反竊電工作效率，降低竊電行為分析的時(shí)間及成本。

5．自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中的交通標(biāo)志檢測(cè)

在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，交通標(biāo)志的檢測(cè)和識(shí)別對(duì)行車(chē)周?chē)�環(huán)境的理解起著至關(guān)重要的作用。例如通過(guò)檢測(cè)識(shí)別限速標(biāo)志來(lái)控制當(dāng)前車(chē)輛的速度等；另一方面，將交通標(biāo)志嵌入到高精度地圖中，對(duì)定位導(dǎo)航也起到關(guān)鍵的輔助作用。希望機(jī)遇完全真實(shí)場(chǎng)景下的圖片數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和測(cè)試，訓(xùn)練能夠?qū)嶋H應(yīng)用在自動(dòng)駕駛中的識(shí)別模型。

6．大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中用戶畫(huà)像挖掘

在現(xiàn)代廣告投放系統(tǒng)中，多層級(jí)成體系的用戶畫(huà)像構(gòu)建算法是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)廣告投放的基礎(chǔ)技術(shù)之一。期望基于用戶歷史一個(gè)月的查詢?cè)~與用戶的人口屬性標(biāo)簽（包括性別、年齡、學(xué)歷）做為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建分類(lèi)算法來(lái)對(duì)新增用戶的人口屬性進(jìn)行判定。

7． 監(jiān)控場(chǎng)景下的行人精細(xì)化識(shí)別

隨著平安中國(guó)、平安城市的提出，視頻監(jiān)控被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，這給維護(hù)社會(huì)治安帶來(lái)了便捷；但同時(shí)也帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題，即海量的視頻監(jiān)控流使得發(fā)生突發(fā)事故后，需要耗費(fèi)大量的人力物力去搜索有效信息。希望基于監(jiān)控場(chǎng)景下多張帶有標(biāo)注信息的行人圖像，在定位（頭部、上身、下身、腳、帽子、包）的基礎(chǔ)上研究行人精細(xì)化識(shí)別算法，自動(dòng)識(shí)別出行人圖像中行人的屬性特征。

8．需求預(yù)測(cè)與倉(cāng)儲(chǔ)規(guī)劃方案

擁有海量的買(mǎi)家和賣(mài)家交易數(shù)據(jù)的情況下，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，我們能對(duì)未來(lái)的商品需求量進(jìn)行準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，從而幫助商家自動(dòng)化很多供應(yīng)鏈過(guò)程中的決策。這些以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈能夠幫助商家大幅降低運(yùn)營(yíng)成本，更精確的需求預(yù)測(cè)，能夠大大地優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本，降低收貨時(shí)效，提升整個(gè)社會(huì)的供應(yīng)鏈物流效率，朝智能化的供應(yīng)鏈平臺(tái)方向更加邁進(jìn)一步。高質(zhì)量的商品需求預(yù)測(cè)是供應(yīng)鏈管理的基礎(chǔ)和核心功能。

9．股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，以及人們投資意識(shí)的增強(qiáng)，人們?cè)絹?lái)越多的參與到股票市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，股票投資也已經(jīng)成為人們生活的一個(gè)重要組成部分。然而在股票市場(chǎng)中，眾多的指標(biāo)、眾多的信息，很難找出對(duì)股價(jià)更為關(guān)鍵的因素；其次股市結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，影響因素具有多樣性、相關(guān)性。這導(dǎo)致了很難找出股市內(nèi)在的模式。希望在盡可能全面的收集股市信息的基礎(chǔ)上，建立股價(jià)預(yù)測(cè)模。

10．地震預(yù)報(bào)

根據(jù)歷史全球大地震的時(shí)空?qǐng)D，找出與中國(guó)大陸大地震有關(guān)的14個(gè)相關(guān)區(qū)，對(duì)這些相關(guān)區(qū)逐一鑒別，選取較優(yōu)的9個(gè)，再根據(jù)這9個(gè)相關(guān)區(qū)發(fā)生的大震來(lái)預(yù)測(cè)中國(guó)大陸在未來(lái)一年內(nèi)會(huì)不會(huì)有大震發(fā)生。

11．穿衣搭配推薦

穿衣搭配是服飾鞋包導(dǎo)購(gòu)中非常重要的課題，基于搭配專(zhuān)家和達(dá)人生成的搭配組合數(shù)據(jù)，百萬(wàn)級(jí)別的商品的文本和圖像數(shù)據(jù)，以及用戶的行為數(shù)據(jù)。期待能從以上行為、文本和圖像數(shù)據(jù)中挖掘穿衣搭配模型，為用戶提供個(gè)性化、優(yōu)質(zhì)的、專(zhuān)業(yè)的穿衣搭配方案，預(yù)測(cè)給定商品的搭配商品集合。

12．依據(jù)用戶軌跡的商戶精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

隨著用戶訪問(wèn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的與日俱增，如何根據(jù)用戶的畫(huà)像對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為了很多互聯(lián)網(wǎng)和非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的新發(fā)展方向。希望根據(jù)商戶位置及分類(lèi)數(shù)據(jù)、用戶標(biāo)簽畫(huà)像數(shù)據(jù)提取用戶標(biāo)簽和商戶分類(lèi)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后根據(jù)用戶在某一段時(shí)間內(nèi)的位置數(shù)據(jù)，判斷用戶進(jìn)入該商戶地位范圍300米內(nèi)，則對(duì)用戶推送符合該用戶畫(huà)像的商戶位置和其他優(yōu)惠信息。

13．氣象關(guān)聯(lián)分析

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中，不少行業(yè)，如農(nóng)業(yè)、交通業(yè)、建筑業(yè)、旅游業(yè)、銷(xiāo)售業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等，無(wú)一例外與天氣的變化息息相關(guān)。為了更深入地挖掘氣象資源的價(jià)值，希望基于共計(jì)60年的中國(guó)地面歷史氣象數(shù)據(jù)，推動(dòng)氣象數(shù)據(jù)與其他各行各業(yè)數(shù)據(jù)的有效結(jié)合，尋求氣象要素之間、以及氣象與其它事物之間的相互關(guān)系，讓氣象數(shù)據(jù)發(fā)揮更多元化的價(jià)值。

14．交通事故成因分析

隨著時(shí)代發(fā)展，便捷交通對(duì)社會(huì)產(chǎn)生巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，各類(lèi)交通事故也嚴(yán)重地影響了人們生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。希望通過(guò)對(duì)事故類(lèi)型、事故人員、事故車(chē)輛、事故天氣、駕照信息、駕駛?cè)藛T犯罪記錄數(shù)據(jù)以及其他和交通事故有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

15．基于興趣的實(shí)時(shí)新聞推薦

隨著近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，個(gè)性化推薦已成為各大主流網(wǎng)站的一項(xiàng)必不可少服務(wù)。提供各類(lèi)新聞的門(mén)戶網(wǎng)站是互聯(lián)網(wǎng)上的傳統(tǒng)服務(wù)，但是與當(dāng)今蓬勃發(fā)展的電子商務(wù)網(wǎng)站相比，新聞的個(gè)性化推薦服務(wù)水平仍存在較大差距。希望通過(guò)對(duì)帶有時(shí)間標(biāo)記的用戶瀏覽行為和新聞文本內(nèi)容進(jìn)行分析，挖掘用戶的新聞瀏覽模式和變化規(guī)律，設(shè)計(jì)及時(shí)準(zhǔn)確的推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)可能感興趣的新聞。