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　　【新智元导读】2016年12月25日，“2016CCF大数据与计算智能大赛”（BDCI）正式落幕。多位大数据与计算智能领域顶尖强者，用作品赢得了行业专家的一致认可，也体现了大数据发展的蓬勃活力。

　　2016年12月25日，第四届“大数据与计算智能大赛（Big Data & Computing Intelligence Contest， BDCI）”在青岛完美收官，各奖项、奖金也名花有主，开奖，获奖队伍在圣诞节的衬托下更添喜悦。从大赛启动到决赛嘉年华，整整历时九十天，虽然比儒勒·凡尔纳笔下的福格环游地球还多花了十天，但参赛的一万余名“夜猫子”环游比特世界的征程是比走遍山川美景更为独特的智力冒险。

　　决赛队伍答辩现场

　　大赛规格猛升，队伍构成更加多元

　　与上届相比，今年的大赛规模实现了爆发式增长，参与人数、队伍数、境外高校数以及提交作品数均比上年增长3.3倍以上，创下历史新高。“我们又回来了-美林数据”等多个战队的选手之前都参与过多次大数据赛事，且取得了非常好的成绩，为本次大赛增添了几缕“星光”。

　　从地域、校园、性别等的分布都可以发现参赛队伍多元化特征非常明显。地域上不仅覆盖全国34个省、自治区和直辖市，更吸引了港澳及美国、英国、法国、日本、澳大利亚的海外参赛者。学生来源几乎覆盖了国内所有985/211高校以及众多普通高校、地方院校，甚至包括数个中学。工业界选手也有增多的趋势。性别上，来自两名北京大学“女汉子”组成的“Foo & Bar”队，取得了CCF最佳技术创新奖及对应赛题的一等奖，并且其他获奖参赛队伍骨干中也经常能看到女生的身影。

　　队名显现活力与趣味。参赛队伍的名称可谓“八仙过海，各显萌通”，比如“打酱油`拎壶冲”、“401数据挖掘施工队”、“SmartRookie”等等，让台下观众都有评一个“最有创意队名奖”的冲动了，当然，名字让人印象深刻的“诗人都藏在水底”还凭借独特的算法商业性，获得了CCF最佳商业潜力奖及对应赛题一等奖。

　　揭开数据面纱，深度挖掘特征

　　CCF决赛专家评审组 最终成绩复核现场

　　在数据挖掘领域有这么一句话广泛流传：“数据和特征工程（Feature Engineering）决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。所谓特征工程，就是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。这类似斯坦福大学教授保罗·瓦茨拉维克在《改变》一书中提出的“第一序改变”与“第二序改变”的关系。比如开车的时候，不管你踩多大的油门都是“第一序改变”，只能无限接近档位限定的速度，只有换档才是“第二序改变”。

　　因此，基于领域知识，针对数据本身的深度分析是大赛致胜的关键。各参赛队伍在数据清洗、压缩以及特征提取方面下足了功夫，如分对象抽取的用户、商户、优惠券、Label窗等特征，开奖，以及分层次抽取的全局特征、局部特征、元特征等。以“fgo非洲人”战队为例，其通过对“Human or Robot?”赛题的1.5亿条数据进行特征分析，将数据量压缩至500万条，只有原来的三十分之一，极大提升了后续模型训练的时间，取得了“第二序改变”的优势，最终获得CCF最佳算法能力奖，及相应赛题一等奖。

　　用模型的暖阳唤醒黑暗中沉睡的数据

　　“Fgo 非洲人”队在做决赛答辩

　　各战队在特征工程的基础上，也创新了多个算法模型。除了熟练运用XGBoost、随机森林（RandomFore）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等常用数据挖掘模型，参赛队伍还对已有模型进行了优化和创新，如针对小目标检测的R-FCN算法、多任务学习框架的精细化人体属性识别算法。另有战队提出的多通道多窗口CNNs模型，只需54秒即可完成2w数据量的训练。“401数据挖掘施工队”结合地理数据的经验，针对“基于多源数据的青藏高原湖泊面积预测”赛题，引入了数量平衡方程、彭曼蒸发公式等领域模型，利用时空关系构建的湖泊预测模型，实现了很好的效果。