“百校工程”多所院校于全国高校大数据应用创新大赛斩获多项殊荣|163

近日，2019“全国高校大数据应用创新大赛”总决赛暨颁奖典礼在复旦大学（张江校区）落下帷幕。赛事内容涵盖了技能赛、创意赛和企业赛，其中，广西玉林师范学院“气预”团队在“大数据技术技能赛”中荣获全国二等奖；重庆科技学院“一颗闵不完的糖”团队在“大数据与人工智能创意赛”中荣获全国三等奖；河南城建学院“城建五小白”团队在“大数据与人工智能创意赛”中荣获全国三等奖。

2019“全国高校大数据应用创新大赛”

主办单位：教育部高等学校教学指导委员会、中国工程院中国工程科技知识中心和联合国教科文组织国际工程科技知识中心

承办单位：复旦大学计算机学院

此项赛事是面向全国高校在校学生的年度性、全国性大数据学科竞赛，旨在培养高校在校学生的创新性思维，激励学生通过融合专业知识和大数据预测分析技术进行应用能力的创新与提高，推动大数据相关学科的深化发展，助力产业创新人才培养，通过学科竞赛推动相关专业的建设，为大数据产业提供人才支撑。

赛事共分为“大数据技术技能赛”、“大数据与人工智能创意赛”和“大数据企业命题赛”三个赛道。玉林师范学院“气预”团队在“大数据技术技能赛”赛道264支队伍中脱颖而出成功进入总决赛线下答辩环节；河南城建学院“城建五小白”团队与重庆科技学院“一颗闵不完的糖”团队在“大数据与人工智能创意赛”赛道86支队伍中突出重围成功进入总决赛。

赛事获奖队伍

大数据技术技能赛

大数据与人工智能创意赛

经过技能赛、创意赛和企业赛三个赛事为时四个多月的激烈角逐，共有16支队伍从115所高校所组成的372支参赛队伍中脱颖而出，进入总决赛的线下答辩环节，赛事竞争的激烈程度不言而喻。

大数据技术技能赛

由玉林师范学院曙光瑞翼大数据学院肖磊老师带队及曙光瑞翼教育潘永光老师指导，苏俊廷、潘兴印、刘文豪、陈昭福、陈海梅组成的“气预”团队在“大数据技术技能赛”赛道，依据过去5年若干城市气象站点的观测数据，建立训练模型，预测给定地区未来7天的天气状况。

参赛作品使用Python3.6编写，以历史气象站点监测数据为训练集，训练得到模型并保存到本地；能根据预测时间前一个月的监测数据预测未来7天的气象数据；预处理整合到模型，无需在预测前再做数据预处理。

通过以下关键技术的运用，时间序列，在一定时间间隔上，各个时间点产生的数据组成的数值序列；自回归模型，基本时间序列模型，针对以时间为索引的一维数据；自量自回归模型，自回归上的拓展，针对以时间为索引的向量。探索多元线性回归到向量自回归，并分为两部分创新，一是为向量自回归模型做专属的数据操作，二是开发自己的向量自回归。

大数据与人工智能创意赛

由重庆科技学院曙光瑞翼大数据学院杨晓杰老师指导，申渝、高晨翔、李金诚、唐清、石宇洋组成的“一颗闵不完的糖”团队的获奖作品“基于气象数据的美食推荐”，依据赛事组委会所提供的气象数据，充分发挥想象力和创造力，挖掘气象数据与美食推荐可能存在的潜在联系，实现新颖的大数据美食推荐。

运用python数据预处理、时间序列预测模型FBPROPHET、美食数字化、关系矩阵等核心关键技术实现天气与美食的完美结合，并在美食数字化、营养学应用、潜在关系、口味训练等四个方面实现探索和创新，最后，通过选取相关城市、影响美食三大气象因素两方面提出优化与实施。

由河南城建学院曙光瑞翼大数据学院董国忠博士以及曙光瑞翼教育大数据团队老师们共同指导，徐俊飞、吕中朋、尹威正、王伟平、刘文雨组成的“城建五小白”团队的作品基于深度学习(RNN神经网络)的情感分析等数据挖掘技术，将合并后气象数据和用户的心情通过标注和情感分析方法划分为两类（好、坏），基于气象数据和爬取的用户社交网络数据训练模型，模型可实现针对特定时间的气象数据预测特定用户的心情，为面向用户的智能化推荐提供支撑。

实现在单一维度的基础上分析气象特征数据与用户情感的相关性，并通过特定时间的气象数据预测用户心情好坏。虽然因为维度的原因做不到很高的准确度，但是在此基础上增加了分析维度，以此来增加预测的准确率。