大數(shù)據(jù)課題申報書范文

大數(shù)據(jù)課題申報書范文一、封面內(nèi)容

項目名稱：大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析研究

申請人姓名：張三

聯(lián)系方式：138xxxx5678

所屬單位：北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院

申報日期：2021年10月15日

項目類別：應(yīng)用研究

二、項目摘要

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。在這個背景下，企業(yè)如何利用海量數(shù)據(jù)挖掘有價值的信息，從而提高客戶滿意度、提升產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力的成為了當(dāng)務(wù)之急。本項目旨在研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析方法，為企業(yè)提供有針對性的客戶服務(wù)和管理決策支持。

研究內(nèi)容主要包括：1）大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)降維等，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；2）基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析算法研究，包括頻繁項集挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成和可信度評估等，以發(fā)現(xiàn)客戶行為之間的潛在聯(lián)系；3）客戶行為分析在實際場景中的應(yīng)用研究，如金融、電商和電信等領(lǐng)域，為企業(yè)提供定制化的解決方案。

本項目采用實驗研究、理論分析和實際應(yīng)用相結(jié)合的方法，預(yù)期成果包括：1）提出一套完善的大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率；2）構(gòu)建一套有效的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，為企業(yè)提供可操作的決策依據(jù)；3）在實際場景中驗證所提出方法的有效性，為企業(yè)創(chuàng)造實際價值。

本項目的研究成果將為企業(yè)提供有力的技術(shù)支持，有助于提升客戶滿意度、提高產(chǎn)品質(zhì)量和市場份額，對于推動我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。

三、項目背景與研究意義

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。大數(shù)據(jù)以其海量的規(guī)模、多樣的結(jié)構(gòu)和豐富的信息資源，為各類行業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展機遇。在這個背景下，企業(yè)如何利用海量數(shù)據(jù)挖掘有價值的信息，從而提高客戶滿意度、提升產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力成為了當(dāng)務(wù)之急?？蛻粜袨榉治鲎鳛榇髷?shù)據(jù)挖掘的重要方向，具有廣泛的應(yīng)用前景。

1.研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀與問題

客戶行為分析旨在挖掘客戶在購買、使用、評價等環(huán)節(jié)的行為特征，為企業(yè)提供有針對性的客戶服務(wù)和管理決策支持。目前，客戶行為分析領(lǐng)域已取得了一定的研究成果，主要集中在以下幾個方面：

（1）基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類算法等；

（2）基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如分布式計算、流數(shù)據(jù)挖掘、圖計算等；

（3）基于機器學(xué)習(xí)和社會網(wǎng)絡(luò)分析的客戶行為分析，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。

然而，現(xiàn)有研究仍存在以下問題：

（1）大多數(shù)方法局限于單一的數(shù)據(jù)源和固定的數(shù)據(jù)類型，難以應(yīng)對實際應(yīng)用中的復(fù)雜場景；

（2）部分方法過于關(guān)注算法性能，忽視了實際應(yīng)用中的可解釋性和可操作性；

（3）針對特定行業(yè)和領(lǐng)域的定制化解決方案不足，難以滿足企業(yè)多樣化的需求。

2.項目研究的社會、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價值

本項目立足于解決現(xiàn)有客戶行為分析領(lǐng)域的問題，具有以下社會、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價值：

（1）社會價值：本項目所提出的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析方法，有助于企業(yè)更好地了解客戶需求，提升客戶滿意度，進(jìn)而促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。此外，本項目的研究成果還可以應(yīng)用于金融、電商、電信等眾多領(lǐng)域，為社會各行業(yè)提供有針對性的解決方案。

（2）經(jīng)濟(jì)價值：本項目的研究成果將為企業(yè)提供有力的技術(shù)支持，有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力，從而創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益。同時，本項目還可以為企業(yè)節(jié)省客戶關(guān)系管理、市場營銷等方面的成本，提高企業(yè)運營效率。

（3）學(xué)術(shù)價值：本項目致力于探索大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析方法，拓展數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的理論研究。項目研究成果將為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供新的研究思路和實驗方法，推動學(xué)術(shù)界的進(jìn)步。

四、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.國外研究現(xiàn)狀

國外在客戶行為分析領(lǐng)域的研究起步較早，已取得了一系列重要成果。主要研究方向包括：

（1）基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類算法等。Agrawal等提出的Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典方法，廣泛應(yīng)用于商品推薦、市場營銷等領(lǐng)域[1]；

（2）基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如分布式計算、流數(shù)據(jù)挖掘、圖計算等。Google的PageRank算法作為一種圖計算方法，在網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)等方面取得了顯著成果[2]；

（3）基于機器學(xué)習(xí)和社會網(wǎng)絡(luò)分析的客戶行為分析，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破，也逐漸應(yīng)用于客戶行為分析[3]。

盡管國外在客戶行為分析領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果，但仍然存在一些尚未解決的問題，如方法的可解釋性、針對特定行業(yè)和領(lǐng)域的定制化解決方案等。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)在客戶行為分析領(lǐng)域的研究也取得了顯著進(jìn)展，主要研究方向包括：

（1）基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類算法等。李航等人提出的FP-growth算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘領(lǐng)域的有效方法，具有較強的實時性和高效性[4]；

（2）基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析，如分布式計算、流數(shù)據(jù)挖掘、圖計算等。我國科研人員在分布式計算、大數(shù)據(jù)處理等方面取得了諸多成果，如華為的OceanBase分布式數(shù)據(jù)庫、阿里巴巴的云計算平臺等[5]；

（3）基于機器學(xué)習(xí)和社會網(wǎng)絡(luò)分析的客戶行為分析，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。近年來，我國在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究取得了舉世矚目的成果，如百度提出的ERNIE深度學(xué)習(xí)平臺在自然語言處理方面取得了顯著成績[6]。

國內(nèi)在客戶行為分析領(lǐng)域的研究雖然取得了一定的成果，但與國外相比，仍存在一定的差距。尤其是在針對特定行業(yè)和領(lǐng)域的定制化解決方案、方法的可解釋性等方面，尚需深入開展研究。

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看，盡管在客戶行為分析領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍然存在許多尚未解決的問題和研究空白。本項目將針對這些問題的研究，提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的大數(shù)據(jù)環(huán)境下客戶行為分析方法，為企業(yè)提供有針對性的解決方案。

參考文獻(xiàn)：

[1]Agrawal,D.,Imiela,J.,&Swami,A.(1993).Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.ProceedingsoftheSecondInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,207-216.

[2]Page,L.,Brin,S.,Motwani,R.,&Winograd,T.(1999).ThePageRankcitationranking:Bringingordertotheweb.TechnicalReport,StanfordUniversity.

[3]Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).ImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).

[4]李航,張巖,&陳偏.(2005).FP-growth算法分析.計算機研究與發(fā)展,42(1),1-8.

[5]陳國良,陳剛,&呂建.(2014).大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及其應(yīng)用.計算機科學(xué)與應(yīng)用,4(3),217-226.

[6]Sun,Y.,Wang,X.,Wang,F.,Zhang,J.,Wang,B.,&Liu,H.(2019).ERNIE:EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntegration.InProceedingsoftheInternationalConferenceonNaturalLanguageProcessingandChineseComputing(pp.809-821).

五、研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項目旨在研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析方法，為企業(yè)提供有針對性的客戶服務(wù)和管理決策支持。研究目標(biāo)如下：

（1）提出一套完善的大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率；

（2）構(gòu)建一套有效的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，為企業(yè)提供可操作的決策依據(jù)；

（3）在實際場景中驗證所提出方法的有效性，為企業(yè)創(chuàng)造實際價值。

2.研究內(nèi)容

為實現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項目將展開以下研究內(nèi)容：

（1）大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究

針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)類型繁多等問題，研究并提出一套完善的大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。該技術(shù)應(yīng)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)降維等步驟，以提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

研究問題：如何有效地清洗和整合不同來源和類型的數(shù)據(jù)？如何降低數(shù)據(jù)維度，提高數(shù)據(jù)挖掘效率？

研究假設(shè)：通過大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低數(shù)據(jù)挖掘的誤差率。

（2）基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型研究

以關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘為基礎(chǔ)，研究并構(gòu)建一套適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的客戶行為分析模型。該模型應(yīng)能夠發(fā)現(xiàn)客戶行為之間的潛在聯(lián)系，為企業(yè)提供有針對性的客戶服務(wù)和管理決策支持。

研究問題：如何在大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？如何評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信度和支持度？

研究假設(shè)：通過基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，可以發(fā)現(xiàn)客戶行為之間的潛在聯(lián)系，為企業(yè)提供有價值的決策依據(jù)。

（3）客戶行為分析在實際場景中的應(yīng)用研究

將所提出的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型應(yīng)用于實際場景，如金融、電商和電信等領(lǐng)域，研究其在不同行業(yè)中的應(yīng)用效果和適用性。

研究問題：如何將所提出的模型與特定行業(yè)的業(yè)務(wù)需求相結(jié)合？如何在實際應(yīng)用中驗證模型的有效性和可行性？

研究假設(shè)：所提出的客戶行為分析模型在不同行業(yè)中具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠為企業(yè)創(chuàng)造實際價值。

本項目將采用實驗研究、理論分析和實際應(yīng)用相結(jié)合的方法，對上述研究內(nèi)容進(jìn)行深入探討。通過實現(xiàn)研究目標(biāo)，本項目預(yù)期將為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的客戶行為分析領(lǐng)域提供有力的理論支持和實踐指導(dǎo)。

六、研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

本項目將采用以下研究方法：

（1）文獻(xiàn)調(diào)研：通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，了解客戶行為分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為本項目提供理論依據(jù)；

（2）實驗研究：設(shè)計實驗方案，收集實驗數(shù)據(jù)，對所提出的大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型等進(jìn)行驗證；

（3）實際應(yīng)用：將所提出的模型應(yīng)用于實際場景，如金融、電商和電信等領(lǐng)域，評估其在不同行業(yè)中的應(yīng)用效果和適用性；

（4）模型評估：采用定量與定性相結(jié)合的方式，對所提出的客戶行為分析模型進(jìn)行評估，驗證其有效性和可行性。

2.實驗設(shè)計

實驗設(shè)計將包括以下幾個部分：

（1）數(shù)據(jù)集選擇：根據(jù)研究目標(biāo)，選取具有代表性的數(shù)據(jù)集，如金融交易數(shù)據(jù)、電商購買數(shù)據(jù)和電信消費數(shù)據(jù)等；

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和降維等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：采用Apriori算法、FP-growth算法等，挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則；

（4）模型驗證：通過交叉驗證、對比實驗等方法，驗證所提出的客戶行為分析模型的有效性和可行性。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

數(shù)據(jù)收集將采用以下方法：

（1）公開數(shù)據(jù)集：利用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗研究，如金融交易數(shù)據(jù)集、電商購買數(shù)據(jù)集等；

（2）企業(yè)合作：與相關(guān)企業(yè)合作，獲取實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如金融交易數(shù)據(jù)、電商購買數(shù)據(jù)和電信消費數(shù)據(jù)等；

（3）網(wǎng)絡(luò)爬蟲：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，收集網(wǎng)絡(luò)上的公開數(shù)據(jù)，如社交媒體數(shù)據(jù)、在線評論數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)分析方法將包括：

（1）描述性統(tǒng)計分析：對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征；

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：采用Apriori算法、FP-growth算法等，挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則；

（3）模型構(gòu)建與驗證：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果，構(gòu)建客戶行為分析模型，并通過實驗驗證其有效性和可行性。

4.技術(shù)路線

本項目的研究流程將分為以下幾個關(guān)鍵步驟：

（1）文獻(xiàn)調(diào)研：了解客戶行為分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究：提出并研究大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型研究：構(gòu)建并研究基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型；

（4）模型應(yīng)用與評估：將所提出的模型應(yīng)用于實際場景，評估其在不同行業(yè)中的應(yīng)用效果和適用性；

（5）成果總結(jié)與撰寫論文：總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文。

七、創(chuàng)新點

1.理論創(chuàng)新

本項目在理論上的創(chuàng)新之處在于：

（1）提出了一種全新的大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，該技術(shù)能夠有效提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低數(shù)據(jù)挖掘的誤差率；

（2）構(gòu)建了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，該模型能夠發(fā)現(xiàn)客戶行為之間的潛在聯(lián)系，為企業(yè)提供有針對性的決策依據(jù)。

2.方法創(chuàng)新

本項目在方法上的創(chuàng)新之處在于：

（1）采用了一種高效的數(shù)據(jù)清洗和整合方法，能夠在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率；

（2）提出了一種基于可信度評估的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，能夠有效地評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性，為企業(yè)提供更有價值的決策支持。

3.應(yīng)用創(chuàng)新

本項目在應(yīng)用上的創(chuàng)新之處在于：

（1）將所提出的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型應(yīng)用于實際場景，如金融、電商和電信等領(lǐng)域，為企業(yè)提供有針對性的解決方案；

（2）通過與實際業(yè)務(wù)相結(jié)合，提出了針對不同行業(yè)和領(lǐng)域的定制化解決方案，滿足企業(yè)多樣化的需求。

八、預(yù)期成果

1.理論貢獻(xiàn)

本項目預(yù)期在理論方面取得以下成果：

（1）完善大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，為數(shù)據(jù)挖掘提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

（2）構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，拓展數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的理論研究。

2.實踐應(yīng)用價值

本項目預(yù)期在實踐應(yīng)用方面取得以下成果：

（1）為企業(yè)提供有針對性的客戶服務(wù)和管理決策支持，提高客戶滿意度和市場競爭力；

（2）在不同行業(yè)中驗證所提出方法的有效性，為企業(yè)創(chuàng)造實際價值；

（3）推動我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供借鑒和參考。

3.社會經(jīng)濟(jì)效益

本項目的研究成果將對社會和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生以下影響：

（1）提高企業(yè)運營效率，降低市場營銷成本，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；

（2）提升客戶滿意度，改善社會服務(wù)質(zhì)量，提高社會和諧程度；

（3）推動大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，為社會發(fā)展提供技術(shù)支持。

4.學(xué)術(shù)影響力

本項目的研究成果將在學(xué)術(shù)界產(chǎn)生以下影響：

（1）為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供新的研究思路和方法，推動學(xué)術(shù)進(jìn)步；

（2）通過發(fā)表高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，提升我國在客戶行為分析領(lǐng)域的國際地位；

（3）吸引國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注本項目的研究方向，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流與合作。

九、項目實施計劃

1.時間規(guī)劃

本項目的時間規(guī)劃分為以下幾個階段：

（1）第一階段（1-3個月）：進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研，了解客戶行為分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，確定研究目標(biāo)和內(nèi)容；

（2）第二階段（4-6個月）：研究大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)降維等，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

（3）第三階段（7-9個月）：構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為分析模型，進(jìn)行實驗研究，驗證模型的有效性和可行性；

（4）第四階段（10-12個月）：將所提出的模型應(yīng)用于實際場景，如金融、電商和電信等領(lǐng)域，評估其在不同行業(yè)中的應(yīng)用效果和適用性；

（5）第五階段（13-15個月）：總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，進(jìn)行學(xué)術(shù)交流和推廣。

2.風(fēng)險管理策略

為確保項目順利實施，本項目將采取以下風(fēng)險管理策略：

（1）數(shù)據(jù)風(fēng)險管理：在數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理階段，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用；

（2）技術(shù)風(fēng)險管理：在模型構(gòu)建和實驗研究階段，充分考慮技術(shù)難題和算法性能，及時調(diào)整研究方案；

（3）時間風(fēng)險管理：合理分配項目任務(wù)和時間進(jìn)度，確保各個階段按計劃推進(jìn)；

（4）合作風(fēng)險管理：與相關(guān)企業(yè)、科研機構(gòu)建立良好的合作關(guān)系，確保項目合作順利開展；

（5）成果風(fēng)險管理：在項目實施過程中，及時總結(jié)和評估研究成果，確保項目目標(biāo)的實現(xiàn)。

十、項目團(tuán)隊

1.團(tuán)隊成員

本項目團(tuán)隊由北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的研究人員組成，團(tuán)隊成員的專業(yè)背景和研究經(jīng)驗如下：

（1）張三，男，35歲，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授，數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜遥哂胸S富的研究經(jīng)驗；

（2）李四，男，30歲，北京大