（九）机器学习中的日常生活场景

1． 市民出行选乘公交预测

基于海量公交数据记录，希望挖掘市民在公共交通中的行为模式。以市民出行公交线路选乘预测为方向，期望通过分析公交线路的历史公交卡交易数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式，分析推测乘客的出行习惯和偏好，从而建立模型预测人们在未来一周内将会搭乘哪些公交线路，为广大乘客提供信息对称、安全舒适的出行环境，用数据引领未来城市智慧出行。

2． 商品图片分类

电商网站含有数以百万计的商品图片，“拍照购”“找同款”等应用必须对用户提供的商品图片进行分类。同时，提取商品图像特征，可以提供给推荐、广告等系统，提高推荐／广告的效果。希望通过对图像数据进行学习，以达到对图像进行分类划分的目的。

3． 基于文本内容的垃圾短信识别

垃圾短信已日益成为困扰运营商和手机用户的难题，严重影响到人们正常生活、侵害到运营商的社会形象以及危害着社会稳定。而不法分子运用科技手段不断更新垃圾短信形式且传播途径非常广泛，传统的基于策略、关键词等过滤的效果有限，很多垃圾短信“逃脱”过滤，继续到达手机终端。希望基于短信文本内容，结合机器学习算法、大数据分析挖掘来智能地识别垃圾短信及其变种。

4． 国家电网客户用电异常行为分析

随着电力系统升级，智能电力设备的普及，国家电网公司可以实时收集海量的用户用电行为数据、电力设备监测数据，因此，国家电网公司希望通过大数据分析技术，科学的开展防窃电监测分析，以提高反窃电工作效率，降低窃电行为分析的时间及成本。

5．自动驾驶场景中的交通标志检测

在自动驾驶场景中，交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解起着至关重要的作用。例如通过检测识别限速标志来控制当前车辆的速度等；另一方面，将交通标志嵌入到高精度地图中，对定位导航也起到关键的辅助作用。希望机遇完全真实场景下的图片数据用于训练和测试，训练能够实际应用在自动驾驶中的识别模型。

6．大数据精准营销中用户画像挖掘

在现代广告投放系统中，多层级成体系的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。期望基于用户历史一个月的查询词与用户的人口属性标签（包括性别、年龄、学历）做为训练数据，通过机器学习、数据挖掘技术构建分类算法来对新增用户的人口属性进行判定。

7． 监控场景下的行人精细化识别

随着平安中国、平安城市的提出，视频监控被广泛应用于各种领域，这给维护社会治安带来了便捷；但同时也带来了一个问题，即海量的视频监控流使得发生突发事故后，需要耗费大量的人力物力去搜索有效信息。希望基于监控场景下多张带有标注信息的行人图像，在定位（头部、上身、下身、脚、帽子、包）的基础上研究行人精细化识别算法，自动识别出行人图像中行人的属性特征。

8．需求预测与仓储规划方案

拥有海量的买家和卖家交易数据的情况下，利用数据挖掘技术，我们能对未来的商品需求量进行准确地预测，从而帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以大数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，更精确的需求预测，能够大大地优化运营成本，降低收货时效，提升整个社会的供应链物流效率，朝智能化的供应链平台方向更加迈进一步。高质量的商品需求预测是供应链管理的基础和核心功能。

9．股价走势预测

随着经济社会的发展，以及人们投资意识的增强，人们越来越多的参与到股票市场的经济活动中，股票投资也已经成为人们生活的一个重要组成部分。然而在股票市场中，众多的指标、众多的信息，很难找出对股价更为关键的因素；其次股市结构极为复杂，影响因素具有多样性、相关性。这导致了很难找出股市内在的模式。希望在尽可能全面的收集股市信息的基础上，建立股价预测模。

10．地震预报

根据历史全球大地震的时空图，找出与中国大陆大地震有关的14个相关区，对这些相关区逐一鉴别，选取较优的9个，再根据这9个相关区发生的大震来预测中国大陆在未来一年内会不会有大震发生。

11．穿衣搭配推荐

穿衣搭配是服饰鞋包导购中非常重要的课题，基于搭配专家和达人生成的搭配组合数据，百万级别的商品的文本和图像数据，以及用户的行为数据。期待能从以上行为、文本和图像数据中挖掘穿衣搭配模型，为用户提供个性化、优质的、专业的穿衣搭配方案，预测给定商品的搭配商品集合。

12．依据用户轨迹的商户精准营销

随着用户访问移动互联网的与日俱增，如何根据用户的画像对用户进行精准营销成为了很多互联网和非互联网企业的新发展方向。希望根据商户位置及分类数据、用户标签画像数据提取用户标签和商户分类的关联关系，然后根据用户在某一段时间内的位置数据，判断用户进入该商户地位范围300米内，则对用户推送符合该用户画像的商户位置和其他优惠信息。

13．气象关联分析

在社会经济生活中，不少行业，如农业、交通业、建筑业、旅游业、销售业、保险业等，无一例外与天气的变化息息相关。为了更深入地挖掘气象资源的价值，希望基于共计60年的中国地面历史气象数据，推动气象数据与其他各行各业数据的有效结合，寻求气象要素之间、以及气象与其它事物之间的相互关系，让气象数据发挥更多元化的价值。

14．交通事故成因分析

随着时代发展，便捷交通对社会产生巨大贡献的同时，各类交通事故也严重地影响了人们生命财产安全和社会经济发展。希望通过对事故类型、事故人员、事故车辆、事故天气、驾照信息、驾驶人员犯罪记录数据以及其他和交通事故有关的数据进行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

15．基于兴趣的实时新闻推荐

随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。