应用-连环夺宝

【疫情对北京社会经济影响分析】三等奖作品

突如其来的新冠肺炎对于北京乃至全国的经济产生了重大的冲击，利用大数据技术研究疫情对于经济的影响对于维持经济稳定持续发展，完成本年度国家经济任务尤为重要。

考虑到物流业能够极大的反映一个城市或者地区的经济活动，本文针对疫情对于北京物流业的影响展开研究，以点带面，推广应用至全国。本文利用网页爬虫技术以及八爪鱼采集器进行数据收集,整合处理了北京疫情数据、物流行业数据、物流公司数据等各类数据。接着,引入ridge, lars, elasticnet ridge,xgb等算法模型建立了基于基本数据的回归预测模型。此外,本文筛选出得分较高的模型在特征构建的基础上，形成新的回归预测模型。综合运用加权平均以及stacking 方法,实现模型融合，较高的提高了模型的分数。最后根据数据分布规律,对于模型预测结果进行基于规则的修正，使得模型更贴近真实情况，较好反映出疫情对北京物流行业的影响。

根据研究所得结论，本文提出针对性得企业应对疫情的建议方向，具有较大得社会价值。

应用方案 关注度:58

【重点区域人群密度预测】三等奖作品

新型冠状病毒( covid —19)感染的肺炎疫情牵动着全国人民的心,全国同舟共济、众志成城,打响了一场没有硝烟的疫情阻击战。习近平指出:要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。

重点区域人群密度预测,在该赛题中主办方提供了北京997个重点区域近1个月的人流量以及互联网的统计十数据。要求选手根据此建立人流量预测模型:并基于该模型预测北京这997个重点区域9天里每小时的人流量;本文将赛题从回归预测与时间序列分析两个方面进行解读。使用机器学习以及统计建模两种方式,通过对给出的数据进行分析挖掘特征,利用平滑技术对数据进行处理,在尝试机器学习、差分整合移动平均自回归模型等多种方式后,构建两个实出有效的模型对销量进行预测。该方案设计简洁高效可扩展性强可轻松适用于实际业务。

应用方案 关注度:42

【疫情数据可视化】一等奖作品

2020年,新型冠状病毒席卷全国,乃至蔓延到全世界。而今病毒并未彻底消除,甚至在近日,北京地区还出现了严重的疫情反弹,疫情防控刻不容缓。如何利用全面、有效、及时的数据和可视化技术准确感知疫情态势,为决策者、管理人员提供宏观数据依据◇节省决策时间◇是快速打赢这场“战疫"的关键。本作品以“疫情时空态势分析”为主题◇按照疫情时空分布模式、监控疫情发展态势、评估疫情防控措施三个方面展开。通过多个维度来分析疫情的各个方面并结合具体情况做出准确的分析,从而得出关键性的结论。对于疫情的决策者与监管者来说,通过数据可视化大屏来事握疫情发展状况,能够更为直观了解全局信息,有效节省决策时间。本疫情时空态势分析系统在对数据进行展示的同时,使用多种交互操作使用户体会到抽象数据的"可见”性,能在使用本系统时直观了解疫情在时间、空间上的分布和发展趋势如何以及各省的在对疫情采取措施的有效性。

应用方案 关注度:62

【疫情对北京经济社会影响分析】一等奖作品

面对新型冠状病毒肺炎疫情带来的巨大冲击，对北京城市劳动力供给的变化形势进行整体把握,对于促进北京平稳有序复工复产、制定经济重振支持政策有重要意义。本研究.通过分析互联网、运营商、现场赛等人口流动相关的多源时空大数据，研判疫情对北京城市劳动力的影响，总结五大问题:收缩的劳动力腹地;多层次的城市竞争;显著的结构性问题;差异化的空间影响以及面临挑战的总部经济。研究采用多源数据交叉对比验证、设计比例结构型指标实现多源数据融合、横向城市间对比与纵向多时段对比结合、多种数据可视化手段辅助分析结论等方法，综合分析研判，对于推动大数据在城市治理中的实践应用做出了新的探索。

应用方案 关注度:35

【疫情对北京社会经济影响分析】二等奖作品

新型冠状病毒感染肺炎疫情迅速在全球憂延。在疫情全球扩散的形势下,中国如何进行疫情防控,同时恢复乃至保持经济稳定发展是非常重要的课题。这也是经济学研究的前沿领城。首先,本研究给出了构建疫情经济学理论的一般框架其次,在一般框架下基于d-s垄断竞争模型和sir传染病模型,本研究创新构建了一个新的疫情 经济学理论模型。给出了平衡疫情与经济发展的最优解。结果显示。最优的防控策略应随若疫情以及经济的发展进行动态调整。根据理论模型,本研究将疫情分为疫情传播初期，疫情波动期和疫情减弱期。发展期和波动期的主要矛盾是防控疫情。当疫情好转进入减弱期时.恢复经济是需要着重应对的问题。

北京作为全国中心城市.经济社会等多方面的影响具有代表性，依据理论模型.本研究构建了一个疫情经济系统运行监测指标体系，分为三个一级指标， 十五个二级指标，四十五的三级指标。并根据北京市政务数据资源网(data.beijing.gov.cn)，以及北京市经信局开放的脱敏数据，本研究选择城市交通拥堵指数中交兴路按日统计进京货车数量(公路货运监测)、重点景区饱和指数以及美团外卖数据为例计算监测指标。

6月16日北京根据疫情发展将三级响应提升为二级,疫情呈现出波动期的特点。本研究构建的理论模型可以清晰直观的反映出这一阶段对经济社会影响的特点。 并在此基础上构建了没情经济系统监测指数。根据北京市经信局提供的脱敏数据，研究利用数据挖据以及尝试运用入工智能算法( rnn )进行反事实分析,监测经济运行的部分指标。本研究将疫情动力学模型、经济学理论模型和人工智能算法模型有机的整合到一个系统中,有利于更加科学,直观和全面研判疫情对北京经济社会影响,为社会经济恢复政策提供决策参考.

应用方案 关注度:84

【重点区域人群密度预测】二等奖作品

本次比赛旨在根据重点区域的相关数据提出合适的方案预测未来时间的人群密度。本团队创新性地采用分区域进行模型训练,并结合网上相关数据,使用 lightgbm 、 xgboost 和 catboost 三个机器学习模型进行加权融合,最后 a 榜得分0.15692243, b 榜得分0.14417052,本文描述了本团队从数据分析,特征工程,模型选泽和模型融合的具体流程。

应用方案 关注度:46

【疫情期间网民情绪识别】一等奖作品

疫情期间网民在社交平台上较之以往更为活跃,产生了大量的社交数据,对这些数据的情绪倾向进行分析有利于舆情的监测、预警和疏导。本赛题中提供了微博平台的社交数据,包括微博用户名、发博时间和微博内容，其中微博内容包括文本、图片和视频,本文主要利用文本数据进行分析,针对 roberta 模型和 bert 模型进行改进,解决了已有预训练模型在新热点事件情感分析中表现不佳的问题,并在模型融合阶段比较多种融合方法,通过总结分析最终选择投票融合并对其进行改进,实现了一种多轮投票融合机制,在最终 b 榜评测时 macro —f1分值为0.7454。

应用方案 关注度:75

【重大突发公共卫生事件处理连环夺宝的解决方案】二等奖作品

新型病毒的爆发会对全球健康和社会稳定产生严重的负面影响，基于公开基因组序列大数据的新发重大传染病预警系统对于病毒的防控至关重要。本方案构建了新型冠状病毒科研数据汇交系统，并从三个方面进行系统深入的基于公开病毒基因组的新发重大传染病预警系统创建: (1) 基于团队全球领先的生物途径大数据，进一步全面集成已知病毒基因组序列和功能的数据;(2)进一步创新应用序列特征和深度学习算法， 创建病毒基因组序列-功能模型，用于预测病原体的生物毒性，以及潜在的危害程度; (3) 基于基因组序列的病毒生物进化分类模型;同时结合多平台实时基因组序列大数据监控扫描，创建新型新发重大传染病预警系统。本方案的初期版本已成功应用于新型冠状病毒的病毒分类的准确预测。基于病毒序列公开大数据的传染病预警系统将使重大瘟情相关病毒早期预警成为可能，为社会民生做出重要的贡献。

应用方案 关注度:78

【疫情政务问答助手】二等奖作品

为了在疫情期间更好地帮助各行业企业准确掌握相关政策，疫情问答助手赛题旨在通过利用疫情相关政策文本为用户提出的问题提供答案的准确定位并返回给用户。针对这一问题，本文采用基于roberta的joint 模型，联合学习篇章的重排序与阅读理解任务，并通过对抗扰动提高模型的泛化能力。由于阅读理解任务中负样本过多，本文在模型层面进行样本自适应平衡训练，该方法最终在b榜上取得第2名的成绩。

应用方案 关注度:55

【疫情政务问答助手】三等奖作品

疫情政务问答是一个结合全文检索和阅读理解的复杂任务。相比于往单一的阅读理解比赛,它的任务设置更贴近实际场景。郁金香团队采用基于 elasticsearch 的全文检索模块和基于 transformer 结构的阅读理解模型方案。经过对方案中多个环节的细致优化,本方案最终取得 a 榜成绩0.737. b 榜成绩0.733.

本文方案代码将开源,地址为: https://github.com/qhjqhj00/search_qa

应用方案 关注度:54