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| 本文作者： 李勤 | 2016-09-25 12:35 |
國家電網應該一直為竊電操碎了心，因為它在努力尋求大數(shù)據(jù)方案來解決這個問題。
9月24日，在第四屆CCF大數(shù)據(jù)與計算智能大賽啟動儀式上，國家電網發(fā)布了與此相關的兩道賽題。
國家電網公司稱，希望通過大數(shù)據(jù)分析技術，科學的開展防竊電監(jiān)測分析，以提高反竊電工作效率，降低竊電行為分析的時間及成本。同時，國家電網公司希望通過大數(shù)據(jù)分析技術，科學的開展電力敏感客戶分析，以準確地識別敏感客戶，并量化敏感程度，進而支撐有針對性的精細化客戶服務策略。
除了國家電網希望借此機會解決上述難題，搜狗、螞蟻金服、AdMaster、馭勢科技、中國聯(lián)通研究院等多家公司和機構還發(fā)布了另外9道賽題，涉及搜索廣告、O2O營銷、輿情分析、監(jiān)控識別、計算廣告、無人駕駛、市場預測、LBS營銷、氣候預測等領域。
雷鋒網了解到，這11道賽題公布的獎金池累積已達到55萬人民幣，而且按照往屆大賽的經驗，參加大賽的不僅有廣大學生黨，還有企業(yè)及社會個人、團體專門組隊參加。
據(jù)主辦方中國計算機學會（CCF）及發(fā)布賽題的企業(yè)介紹，有別于同類一些比賽提供的標準數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，賽題提供的大量真實數(shù)據(jù)可能是吸引眾多參賽選手的原因之一。
國家電網的代表表示，他們發(fā)布的賽題來源于以下幾個方面：
第一，將提供國家電網供電區(qū)域的某一個區(qū)域的用戶日電量信息；第二，經過業(yè)務研判以后的異常的用電信息，這些用電信息經過專業(yè)人員分析，確實異常。
經過異常用戶信息，參賽者可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)竊電用戶的行為特征，形成竊電用戶的畫像，準確識別竊電用戶，對國家電網而言，提高竊電的監(jiān)測效率，降低竊電損失。
搜狗的代表則稱，
我們提供了一個10萬用戶量級查詢的行為，這是10萬用戶搜索在線下通過調研問卷各種方式得到真實性別、年齡、學歷等數(shù)據(jù)，我們希望拿出一半數(shù)據(jù)作為訓練題，另外一半作為測試題，來搜索行為來識別一個人年齡性別和學歷。
中國聯(lián)通也表示，他們提供了3萬個用戶的上網的詳單記錄，也就是3個月記錄上網的行為記錄和通話的話單記錄，同時有1萬個商戶的位置數(shù)據(jù)和活動行為數(shù)據(jù)。除了原始數(shù)據(jù)，也在原始數(shù)據(jù)的基礎上提供了中間的過程數(shù)據(jù)。
當然，上述賽題發(fā)布商也強調，上述信息均經過了脫敏處理。
這次大賽的主要目的是什么？
雷鋒網編輯注意到，此次啟動儀式上，上海教育部的專家以及一些高校代表均站臺捧場，不難看出，許多高校想借此機會“練兵”。
對于發(fā)布賽題的企業(yè)而言，AdMaster的代表就直言，希望通過賽題，真正解決企業(yè)的一些問題。他稱：
舉一個我們公司的案例——怎樣識別虛假流量，這個賽題的方案如果做得好，可以直接運用到我們公司的商業(yè)場景，也可以應用在整個廣告行業(yè)。它的好處有幾點，第一，對參賽選手而言，不管是學生還是組織，還是其他參賽人員，可以通過各種知識來把各種數(shù)據(jù)直接到應用到行業(yè)中，我們不止是提供獎金，更大的是為整個行業(yè)做出了很大的貢獻，第二，如果是學生，還可以給他offer。
CCF專家委員會秘書長程學旗現(xiàn)場以案例做起了“廣告”。他告訴雷鋒網編輯：
第一屆大賽一等獎獲得者上海交大的團隊，后來獲獎之后，沒有畢業(yè)，直接去創(chuàng)業(yè)了，當然這還是交大的校長給的政策，創(chuàng)業(yè)期間可以以暫時按照休學處理，現(xiàn)在他們快拿到第二輪融資了。
第二屆，有一個團隊參加了海量科技組織的賽題，當時的賽題是“網絡熱點事件的快速發(fā)現(xiàn)”，那個方法做完之后，海量科技馬上用了這個成果，后來在天津事件發(fā)生時，用的算法比所有其他的系統(tǒng)業(yè)務更精準，更及時。
1.監(jiān)控場景下的行人精細化識別
行人屬性精細化識別是智能監(jiān)控技術的重要組成部分。本賽題提供監(jiān)控場景下多張帶有標注信息的行人圖像，要求參賽者在定位（頭部、上身、下身、腳、帽子、包）的基礎上研究行人精細化識別算法，自動識別出行人圖像中行人的屬性特征。標注的行人屬性包括性別、頭發(fā)長度、上下身衣著、鞋子、包的種類和顏色，并提供圖像中行人頭部、上身、下身、腳、帽子、包位置的標注。
2.Human or Robot?
與傳統(tǒng)的電視廣告、戶外廣告采買相比，流量作弊一直以來被看作互聯(lián)網廣告特有的弊病。隨著網絡數(shù)據(jù)技術的發(fā)展進步，流量作弊也呈現(xiàn)出規(guī)模化、機器化、產業(yè)化的趨勢。方式包括通過人工、機器制造虛假流量，或者通過技術手段竊取他人流量，偷梁換柱。反作弊需要強大的數(shù)據(jù)支撐，包括豐富的數(shù)據(jù)存儲，大量的項目積累和經驗積累，廣告不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)觸及等。該題目需要參賽者基于IP，cookie，設備ID，訪問時間序列，UA信息分布等行為屬性來建立一個模型，區(qū)分正常用戶曝光記錄與作弊行為記錄，并進行標記。
3.基于視角的領域情感分析
情感分析是網絡輿情分析中必不可少的技術，基于視角的領域情感分析更是情感分析應用于特定領域的關鍵技術。在對句子進行情感分析時，站在不同的視角，同一個句子的情感傾向判斷結果將有所差別。本賽題意在情感分析任務中，站在數(shù)據(jù)使用者的角度進行特定的情感分析，使數(shù)據(jù)分析的結果更具可用性。本賽題可以細分為“視角抽取”與“基于視角的情感分析”兩部分。
4.雞肋還是實惠？O2O優(yōu)惠券使用預測
以優(yōu)惠券盤活老用戶或吸引新客戶進店消費是O2O的一種重要營銷方式。然而隨機投放的優(yōu)惠券對多數(shù)用戶造成無意義的干擾。對商家而言，濫發(fā)的優(yōu)惠券可能降低品牌聲譽，同時難以估算營銷成本。
個性化投放是提高優(yōu)惠券核銷率的重要技術，它可以讓具有一定偏好的消費者得到真正的實惠，同時賦予商家更強的營銷能力。本次大賽為參賽選手提供了O2O場景相關的豐富數(shù)據(jù)，希望參賽選手通過分析建模，精準預測用戶是否會在規(guī)定時間內使用相應優(yōu)惠券。
5.大數(shù)據(jù)精準營銷中搜狗用戶畫像挖掘
在現(xiàn)代廣告投放系統(tǒng)中，多層級成體系的用戶畫像構建算法是實現(xiàn)精準廣告投放的基礎技術之一。其中，基于人口屬性的廣告定向技術是普遍適用于品牌展示廣告和精準競價廣告的關鍵性技術。人口屬性包括自然人的性別、年齡、學歷等基本屬性。
在搜索競價廣告系統(tǒng)中，用戶通過在搜索引擎輸入具體的查詢詞來獲取相關信息。因此，用戶的歷史查詢詞與用戶的基本屬性及潛在需求有密切的關系。
6.自動駕駛場景中的交通標志識別
交通標志的檢測是一項非常有挑戰(zhàn)的任務，精確的檢測對后續(xù)識別，輔助定位導航起著決定性的作用。交通標志的種類眾多，大小、角度不依，本身就很難做到精確檢測，并且在真實的行車環(huán)境中，受到天氣、光照等因素的影響，使得交通標志的檢測更加困難。我們將提供完全真實場景下的圖片數(shù)據(jù)用于競賽訓練和測試，使得開發(fā)出來的算法能夠實際應用在自動駕駛中。
7.客戶用電異常行為分析
為進一步提高社會用電的安全，保障發(fā)電企業(yè)、電網企業(yè)和用電客戶的正常利益，盡可能的杜絕偷竊電行為的發(fā)生。本賽題基于國家電網公司提供的關于用戶用電量、電能表停走、電流失流、計量們打開燈計量異常情況、竊電行為等相關數(shù)據(jù)，以及經過現(xiàn)場電工人員現(xiàn)場確認的竊電用戶清單，希望參賽者利用大數(shù)據(jù)分析算法與技術，發(fā)現(xiàn)竊電用戶的行為特征，形成竊電用戶行為畫像，準確識別竊電用戶，以幫助系統(tǒng)更快速、準確地識別竊電用戶，提高竊電監(jiān)測效率，降低竊電損失。
8.客戶畫像
經過多年的發(fā)展與沉淀，目前國家電網積累了全網4億多客戶檔案數(shù)據(jù)和海量供電服務信息，以及公司營銷、電網生產等數(shù)據(jù)，如何從海量的用戶數(shù)據(jù)中發(fā)掘對停電事件、供電穩(wěn)定相關事件具有敏感性的客戶群體，并對客戶停電敏感度進行量化排名對于電網企業(yè)的客戶滿意度、電力服務水平、用電客戶黏性的提升以及供電搶修工作的路線優(yōu)化都有著至關重要的作用。
參賽者需要以電力用戶的95598工單數(shù)據(jù)、供電搶修服務數(shù)據(jù)、停電信息數(shù)據(jù)為基礎，結合對受理工單文本內容的分析挖掘，建立客戶停電敏感度模型，對客戶對于停電事件的敏感程度進行量化分析，確定用戶對停電事件是否敏感。
9.基于多源數(shù)據(jù)的青藏高原湖泊面積
本賽題希望通過研究青藏高原湖泊面積變化的多種影響因素，構建青藏高原湖泊面積預測模型。
如通過研究2000年-2015年期間的降水總量、溫度變化趨勢、地形起伏度、海拔、2000年、2005年和2010年青藏高原湖泊面積和分布數(shù)據(jù)，分析各個因素對湖泊面積變化的影響，并對2015年的湖泊面積進行預測。
10.農產品價格預測分析
價格預測是大數(shù)據(jù)的精華所在，通過大量的歷史數(shù)據(jù)分析，預測未來的價格走勢，為決策者提供更有力的數(shù)據(jù)支持。初賽階段，參賽者只需分析提供的價格歷史數(shù)據(jù)，對要求預測的農產品接下來固定時間的價格進行預測。 復賽中，要求參賽者盡可能多的使用與價格有影響的其他數(shù)據(jù)以提高預測的準確率，例如：天氣數(shù)據(jù)，詳情將在復賽開始前在本網站公布。
11.依據(jù)用戶軌跡的商戶精準營銷
精準營銷是互聯(lián)網營銷和廣告營銷的新方向，如何利用已有的用戶畫像對用戶進行分類，并針對不同分類進行業(yè)務推薦，特別是在用戶身處特定的地點、商戶，如何根據(jù)用戶畫像進行商戶和用戶的匹配，并將相應的優(yōu)惠和廣告信息通過不同渠道進行推送。
目前的主要解決問題能力有兩點：一是用戶實時位置和商戶坐落位置的匹配，二是用戶畫像和商戶店鋪的匹配。
本次賽題需要參賽者根據(jù)商戶位置及分類數(shù)據(jù)、用戶標簽畫像數(shù)據(jù)提取用戶標簽和商戶分類的關聯(lián)關系，然后根據(jù)用戶在某一段時間內的位置數(shù)據(jù)，判斷用戶進入該商戶地位范圍300米內（經緯度1秒越30米），則對用戶推送符合該用戶畫像的商戶位置和其他優(yōu)惠信息。
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