xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 2 目 录 3 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 6 背景与挖掘目标 案例数据 大数掘挖掘专家 7 案例目标 > 根据提供的客服应用场景数据 ，建立文本相似度计算模型 ，对客服数据中的客户提问和标准问题是否相关 联做判断 ，返回相应结果以支持后续智能客服场景应用。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 8 案例流程 > 1 、文本预处理工作 ，包括分词、去停用词、近义词及错词处理

2022 Natural Gas: Leading the Damage Prevention Industry 哪些技术进步有助于减少天然气行业的损失？ 5. 挖掘 5.1 呼叫设施定位请求 5.2 白线 5.3 定位参考编号 5.4 预挖掘会议 5.5 设施重新安置 5.6 单独的定位请求 5.7 一次呼叫接入 （ 24/7 ） 5.8 积极回应 5.9 设施所有者 / 运营商未能回应 5.10 找到验证 标记保存 5.27 回填 5.28 竣工文件 5.29 非开挖挖掘 5.30 与相邻设施的紧急协调 5.31 提供地下设施地点不收取任何费用 5.32 真空开挖 5.33 设施所有者在挖掘期间提供监控 完整性管理 - 防第三方损害 5.18 挖掘观察员 5.19 挖掘容忍区 5.20 容忍区内的挖掘 5.21 不明设施 5.22 暴露设施保护 5.23 查找请求更新 紧急人员通知 5.26 紧急开挖 DAe AN VD SHo 增强积极响应 定位请求信息， 设施图， 照片和虚 拟清单 软挖掘工具 真空挖掘和水力挖掘 移动挖掘机应用程序 地理围栏 地理围栏， 使电子设备 GPS 和数字测绘技术 挖掘区域电子白线 挖掘设备上集成 GPS 预测分析工具 使用移动设备 其他先进技术 空中巡查 ， 包括 无人驾驶飞机 PE 管定位技术 o 声学定位技术

我们如何做智能客服？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 5 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 6 问题挖掘 知 识 管 理 系 统 客服工单 政策法规 职能部门 知识库 知识图谱 知识生产流程 知识质检 2019 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 8 如何 / 怎么 + 【事件动词】 + 【实体词】 < 实体，属性，属性值 > < 实体， 关系， 实体 > 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 9 示例 entity type property 什么是房源录入 ? 房源录入 what 定义 怎么提取公积金 ? 不动产 ep 抵押登记 如何判断暂真房源和强 疲房源 ? 暂真房源 强疲房源 which 区别 为什么备案经纪人需要 是本店的 ? 备案 经纪人 需要 本店 why 为什么 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 10 用户问题数据分布 8% 3% 22% 工具使用 知识咨询 闲聊型 其 它

中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中，

在数智化层面，流程治理借助自动化与智能化技术，实现对业 务流程的深度优化与资源精细化管理。引入业务流程管理（BPM）构 建流程标准化框架，通过建模、部署、执行、监控全生命周期管理 实现流程体系的系统化重构；引入流程挖掘技术，通过一致性分析、 根因分析、异常检测、流程仿真和预测等手段，跟踪和分析流程执 行情况，精准识别瓶颈、风险与异常点，及时做出调整与优化。应 用机器人流程自动化（RPA）技术，对重复性规则化的流程任务实现 《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 8 从时间特性看，流程数据可分为实时数据与历史数据。实时流 程数据支撑对流程状态的即时监控与动态干预，是实现“事中管理” 的基础；历史流程数据则是支持数据挖掘、模型训练、知识沉淀的 主要数据，对流程执行效果进行复盘分析与评估优化。 从数据状态看，流程数据可划分为静态数据与动态数据。静态 流程数据通常为流程设计阶段形成的规范性资料，如流程图、操作 中国联通 联 《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 10 实现高质量发展的关键支撑。 (一)数智化流程治理的基石 流程数据为流程治理提供基础性数据资源，高质量的流程数据 是发挥流程挖掘效果、推动流程智能化的基础和先决条件。流程数 据是企业真实业务活动的数字映射，记录了流程运行的路径轨迹、 参与角色、时间节点与行为逻辑。依托流程数据，企业能够还原完 整的流程执行链条，实现从宏观梳理到微观洞察的全面覆盖。同时，

2.1 农业数据挖掘 ........................................................................ 12 2.1.1 农业数据挖掘特点...........................................................12 2.1.2 农业网络数据挖掘 .......... ................................................13 2.1.3 农业数据挖掘应用...........................................................16 2.2 农业数据语义分析 ...................................................... 方式增长。如何采用数据挖掘与智能分析技术与手段发现或提取其 中的有效信息与潜在价值，实现农业生产经营过程的整体信息化管 控，在一定程度上加速转变农业生产方式，提高生产水平与效率， 对于发展与实现现代农业具有重要意义。本章在分析综合分析农业 数据挖掘的现状和需求基础上，从农业数据语义分析、农业病虫害 图像识别、动物行为分析以及农产品无损检测等方面介绍讨论了农 业典型数据挖掘的知识模型、处理方法与分析技术，并对未来的发

生”的新纪元⸺数据不再是业务流程的衍生结果，而是企业核心生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安全存储、高质量处理与结构化整合，才能将其转化为驱动决策的“高纯度燃 料”。 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 数据沉淀不及时、不安全、不连贯？CRM破解治理挑战 1.1 数据采集不及时不准确 无法反应业务真实状况 业务数据未经处理 数据应用存在"裸奔"风险 数据未嵌入业务流程 价值挖掘"最后一公里"塌方 ◎ 5 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 赋能企业以客户为中心 销售易CRM融入业务场景，数据采集及时、高效、准确 销售易CRM通过自动化、流程化、结构化、智能化的方式收 到数据详情； ◎数据结果以可视化图形方式呈现，方便管理者查看、理 解和管理目标，随时追踪目标达成情况、快速定位问题； ◎帮助一线业务人员增强业务协同能力，商机跟进透明管 理，安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值，提升业务洞 察力。 ◎ 经销商通过销售易提供的订货商城自助下单，订单 明细自动沉淀 销售易NeoBI将可视化报表嵌入商机阶段，帮助 业务深度洞察客户情况 识别三大误区、关注五大要点，提升数据治理成功率

总 体 建 设 框 架 ，包 括 产 线 层、设备层、通信层、数据层、业务层、应用层 6 个层 级。具体如下：1） 应用层：融合数据挖掘、数字孪 生、人工智能技术与卫星制造业务，形成可视化监 控、资源瓶颈诊断、智能动态调度、进度/质量/状态 预测、数据挖掘分析等创新应用。2） 业务层：实现 工厂跨域协同管理、工艺设计管理、计划/资源/质 量管理、供应链协同管理、产品全周期管理、工厂生 人工智能辅助工艺决策与执行控制技术 2.3.1 基于知识挖掘与混合智能推理的工艺快速设计 针对卫星产品制造与装配过程海量工艺数据 挖掘、按需智能推送与工艺智能生成需求，提出基 于知识挖掘与智能推理的工艺快速设计方法，实现 基于文本挖掘的工艺知识提取标注、知识按需自动 推送、基于混合智能推理的工艺内容快速生成，如 图 12 所示。采用基于文本挖掘的工艺知识提取与 标注方法，对海量文本类工艺数据进行预处理，多 标注方法，对海量文本类工艺数据进行预处理，多 维度提取文本特征并标注工艺实例。基于系统自 动挖掘提取典型工艺实例、工艺决策规则并经人工 知 识 修 正 入 库 ，形 成 工 艺 流 程/工 艺 参 数/工 艺 模 板/决 策 规 则 等 多 维 度 、多 专 业 、结 构 化 工 艺 知 识 库。系统自动感知工艺设计情境，获取产品/专业/ 过程/工艺/工序等信息，描述知识需求并自动检索 工艺知识库及工艺实例库，推送相关工艺知识及实

成就百万数据科学家！ 5 目录 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践......................................................7 图算法在网络黑产挖掘中的思考....................................................................21 联邦学习与安全多方计算............ 图算法在网络黑产挖掘中的思考 ​ 分 享 嘉 宾 ： Harry 高 级 研 究 员 编 辑 整 理 ： 蔡 鑫 隆 出 品 平 台 ： DataFunTalk 导读：虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式 去谋取利益。作为恶意内容生产的源头，管控相关黑产用户可以保障各业务健康 平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式 挖掘黑产用户，但 挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑 产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍 图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：  图算法设计的背景及目标  图算法 GraphSAGE 落地及优化  孤立点&异质性  总结思考 01 图算法设计的背景及目标 1. 图算法设计的背景 在虚拟网络中存在部分的黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去