【2025泰迪杯A题】【竞赛论文的初步筛选】【正式数据版】

葡萄成熟时_ 2025-04-14 19:12:01

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内容概要：本文详细介绍了“泰迪杯”数据挖掘挑战赛 B 题的解题思路和方法，涵盖基于穿戴设备的身体活动监测、MET值估计模型构建、睡眠阶段智能识别及久坐行为健康预警四个主要问题。重点讲解了数据清洗、异常值处理、活动类型统计、模型训练与评估等关键步骤。针对大规模数据处理，提供了优化计算效率的小技巧。此外，还探讨了基于自然语言处理和多模态分析的竞赛论文自动筛选系统，旨在提高论文评审效率和准确性。; 适合人群：对数据挖掘、机器学习感兴趣的大学生、研究生及科研工作者，尤其是准备参加相关竞赛的团队成员。; 使用场景及目标：①掌握大数据处理和分析方法，如数据清洗、异常值处理、特征工程等；②理解并应用机器学习算法构建预测模型，如回归模型、聚类分析等；③学习自然语言处理和多模态分析技术，应用于竞赛论文自动筛选和重复检测。; 其他说明：本文不仅提供了详细的解题步骤和技术细节，还分享了许多实用的小技巧，帮助读者规避大规模计算带来的挑战。建议读者结合自身实际情况，灵活运用文中提供的方法和思路，深入理解和实践相关技术。

包含赛题优秀论文，加数据原题

通过PDF提取工具（ pdfplumber），自动化提取论文中的文本内容，并通过论文结构和正则化表达进行信息提取，如标题通常位于论文前几页，摘要、关键词等信息紧随其后, 并设计了针对图片、公式和代码的识别函数。该赛题的目标是通过设计数学模型和算法，实现竞赛论文的自动筛选，计算论文的重复率，检测文本、图片和公式的相似性，从而提高筛选效率、减少人工误差，并降低人工成本。问题三的核心目标是通过自动化手段检测竞赛论文中的重复内容，具体包括计算文本的重复率、检测雷同的图片以及雷同的公式。

针对问题二，将处理后的数据集，进行合并为一个完整的数据集作为训练数据集，性别（Sex）和年龄（Age）为类别变量，加速度计数据作为输入数据，MET值作为输出数据，引入随机森林回归器、随机森林、支持向量机、多层感知机、GBDT进行训练模型，并利用RMSE对模型精度进行评估。原始数据存储于CSV格式文件中，其中记录了时间戳和对应的三轴加速度值（X，Y，Z轴），这些数据反映了个体在空间中各个方向上的加速度信息。将所有数据进行汇总，并从中筛选出MET<1.0的数值，保证选取的数据集中包含与睡眠相关的测量。

泰迪杯 A 题思路数据读取分析数据数据类型和缺失值缺失值处理（FLAG 除外）画图与统计描述计算各列的统计信息转换数据集（省内存走起）画图KDE 图频率柱状图数据预处理对 int、类别（category）类型的数据，查看其取值个数：报告截止日期 vs 截止日期？——单位是天吗？第一问（以‘制造业’为例）给数据加上行业标签离群数据处理标准化处理筛选指标根据偏相关系数进行筛选配合 FLAG 筛选原始数据？不变？显著大于？机器学习模型？特征权重？结果第一问最终结果过程结果第二问时序性？机器学习方法解决筛选最佳.

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