背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 2 目 录 3 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 6 背景与挖掘目标 案例数据 大数掘挖掘专家 7 案例目标 > 根据提供的客服应用场景数据 ，建立文本相似度计算模型 ，对客服数据中的客户提问和标准问题是否相关 联做判断 ，返回相应结果以支持后续智能客服场景应用。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 8 案例流程 > 1 、文本预处理工作 ，包括分词、去停用词、近义词及错词处理

2 迁移学习策略 ............................................................................ 60 4. AI 视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 . 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： ，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的

机会与风险等细节问题，进行深入 挖掘，听取来自行业第一线工作者和企业 领导层对行业的见解和认知。 智能医疗概述 AI+ 医疗 应用场景 虚拟助理 医学影像 辅助诊疗 疾病风险预测 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 行为与功能角度 1 智能医疗概述 就目前技术发展而言，人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心，两者技术范畴上有所交叉。机器学习又包含对抗学习等诸 多种类，其 中倍受瞩目的就是深度学习。按照拓扑结构分类，深度学习可分为卷积神经网络、循环神经网络和全连接神经网络，并 通过算法框架实现深度 学习过程。在机器学习与数据挖掘的技术之上，实现了目前市场上最常见的三大技术应用，即计算机视觉、 智能语音技术和自然语言处理。 智能语音技术和自然语言处理。 云平台（云存储与云计算） 云计算设备 处理器 / 芯片 传感器元件 激光雷达 数据 挖掘 机器学习 交 叉 部 分 强 化 学 习 迁 移 学 习 … 深 度 学 习 TensorFlow Lasagne Theano Caffe Keras MXNet Torch DMTK CNTK Neon …… 深度学习 卷积神经网络

汽车之家于 2005 年正式上线，为全球领先的一站式汽车生活服务 提供商，也是全球访问数量最大的汽车内容网站，目前服务覆盖国 内超 90% 汽车主机厂与经销商。汽车之家以数据消费为核心驱动 力，积极挖掘数据价值，依托大数据、人工智能等技术，全方位服 务主机厂商及产业上下游企业；汽车之家通过成熟技术的深度应用 与 AI 大模型的精准融合，构建了全链路解决方案，并形成强大的 数智化产品矩阵，旨在持续降低汽车行业决策和交易成本，为广大 韩婷｜长安营销数字化项目经理 算法实现及大模型应用专家 线索如何才能得到更高效的利用，是所有的汽车厂商都会遇到的一个问题。在成交率可 能只有 3% 左右的背景下，如何在剩余的 97% 的线索里面挖掘出更大的价值？ 甄日新｜瓴羊智能科技有限公司副总裁 AI 正在改变各个行业。AI 平稳落地的前提，是健全的数字化环境和高质量的数据准备。 汽车行业作为高度数字化的行业，如何通过数据× AI 提效，全行业都翘首以待。 真正的解法不在 于技术堆砌，而是有效运用数字化以及 AI 能力，将一线声音与用户需求转化为可复用的 增长引擎。 施登荣｜福田汽车后市场生态事业部 北京智科车联有限公司副总经理 我们聚焦数据价值的挖掘，始终是围绕客户用好车。 07 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 | 新竞争 重构市场逻辑 「 」 Competition reconstructs market logic

成就百万数据科学家！ 5 目录 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践......................................................7 图算法在网络黑产挖掘中的思考....................................................................21 联邦学习与安全多方计算............ 图算法在网络黑产挖掘中的思考 ​ 分 享 嘉 宾 ： Harry 高 级 研 究 员 编 辑 整 理 ： 蔡 鑫 隆 出 品 平 台 ： DataFunTalk 导读：虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式 去谋取利益。作为恶意内容生产的源头，管控相关黑产用户可以保障各业务健康 平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式 挖掘黑产用户，但 挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑 产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍 图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：  图算法设计的背景及目标  图算法 GraphSAGE 落地及优化  孤立点&异质性  总结思考 01 图算法设计的背景及目标 1. 图算法设计的背景 在虚拟网络中存在部分的黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去

以信息化管理为保障 实现行业与管理信息大贯通，行成“敏感感知、准确判断、精确执行”的智慧化信息系统 对 旅游活动进行检测、分析和控制 智 慧 旅 游 智慧旅游建设理念 纵向能贯穿 充分挖掘旅游信息资源，全面覆盖游客、 旅游经营者、旅游管理者主体需求，提 供完整的旅游应用服务。 整体可对接 无缝对接层次更高的智慧化体系， 如智慧城市 横向能融合 对三类主体提供的服务，功能上相互配 手机 PAD 触摸屏 基于海量数据分析应用 具有交互、可测量、可挖掘和虚拟漫游的组件和构件 虚 拟 旅 游 行 程 定 制 电 子 商 务 主 动 推 送 互 动 分 享 智 能 疏 导 ..... 多终端内容自动适配 Flash 展示引擎 移动 GIS 浏览器 高效图像压缩 云业务支撑平台 图像挖掘与处理 ...... 多源、多尺度、多实相时空数据模型 三维实景影像 元数据（来源、格式、精度 ...... ） 基础设施 系统软、硬件及存储设施 智慧旅游 – 指挥调度中心 采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术，以云数据中心为基础，以地理信息系统、数据挖掘分析系统、 信息展示系统为手段，应汇集各种实时数据，在基于 GIS 全息可视化的统一界面下实现对这些应用系统的信息获取、操 作 控制、整合分析、集中展现、信息发布等功能。 智慧旅游 – 互联网门户

市、县、乡、村的人口健康信息专网。 完善“云上贵州·医疗健康云”，加强 公共卫生、医疗服务、医疗保障、药 品管理、计划生育、综合管理等应用 系统。 n 第三阶段 发展智能药物挖掘，支持我省医 药企业智能化转型，推进深度学 习等技术应用于药物临床前研究， 推动快速、准确地挖掘和筛选合 适的化合物或生物。 n 第四阶段 03 03 01 02 医学人工 智能落地 路径 搭建全区养老服务信息管理平 台，加快推进自治区、市两级 人工智能+医院管理 02 优化资源配置 弥补医院管理漏洞 人工智能+疾病诊断和预测 03 疾病的诊断 疾病的预测 心血管及肿瘤影像 人工智能+医学研究 04 病历结构化处理 多源异构数据挖掘 人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像 人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、 肺、心脏等多个人体部位。 结合 我们所关注的人工智能+医学研究重点应用产品是病历结构化处理及多源异构数据挖掘。 病历结构化处理 基于高质量的前结构化的专病数据平台, 超过90%的内容可以做 到结构化； 传统临床科研过程中病历筛选、数据提取占用整个临床科研过程 的50%以上时间。人工智能能精准完整的读懂病历所表达的含义， 并消解其中的歧义。系统利用自然语言处理技术，深度挖掘和分 析医疗文本的信息，它可以快速批量抓取病历中的信息生成一个

由国家公安部组织全国各部委、行业专家、网络安全专家进行指挥统筹，由 国家网络安全队伍、科研机构、部队、网络安全企业组成攻击检测队伍。 攻 击 检 测 方 针对真实关键目标开展红蓝攻防对抗，攻击方在不破坏目标正常业务工作的 前提下挖掘相关安全隐患，并将结果实时上报至指挥部，防护方依据监测的 安全事件开展追踪溯源、应急处置、安全防护工作。 形 式 2.攻击视角 从攻击者视角分析整体安全视图 以核心系统为目标（重要系统、重要人） 攻击核心主机获取重要 系统权限 利用第三方运维、内部 违规员工非法外联入侵 专网 攻击第三方，利用第三 方接入网络攻击目标单 位 搜索多网卡主机、 4A 系 统、网闸等设备纵向渗 透 攻击供应链，挖掘漏洞 或利用已分配权限进入 内网 攻击手机 App 、微信小 程序等移动应用获取权 限 发现堡垒机漏洞，通过对集控系统的控制 实现以点打面 堡垒机漏洞 攻击者获取邮件账号权限，潜伏并查看邮 安全隐患，并提出相应整改 意见 组织动员 工作统筹协调 制定防护任务、技术 应急处置、确保执行 外协人员安排、管理 流程管理与跟踪 实时跟进防护策略 行内运营人员 资产梳理与评估 渗透测试、漏洞挖掘 协助加固、优化策略 攻击、应急预演 实时攻击监控、溯源 专家研判、应急分析 攻击反制 外部安全专家 行方领导统筹指挥 行内员工全体动员 建立以领导为首的指挥中心，动员行内员工全员

.......................................................................................17 2.2.1 数据挖掘................................................................................................... DeepSeek 的技术架构主要分为三个层次：数据层、分析层和 应用层。数据层负责采集和存储来自多种渠道的税务数据，包括企 业财务报表、税务申报记录、银行流水等。分析层通过机器学习算 法对数据进行深度挖掘，识别潜在的税务风险和违规行为。应用层 则将这些分析结果直观地展示给稽查人员，并提供可操作的解决方 案和建议。 平台的优势在于其强大的数据处理能力和智能化的分析手段。 具体特点如下：  核心技术通过融合大数据处理、机器学 习、自然语言处理和数据可视化等多种技术，为税务稽查提供了全 面、高效、安全的解决方案，显著提升了稽查工作的效率和准确 性。 2.2.1 数据挖掘 DeepSeek 在数据挖掘方面的核心技术主要依赖于其强大的算 法架构和数据处理能力，能够高效地从海量税务数据中提取有价值 的信息。首先，DeepSeek 利用分布式计算框架对税务数据进行预 处理，包括数

数据预处理.................................................................................45 4.3 数据分析与挖掘..................................................................................46 4.3.1 数据清洗... 何实现水资源的合理配置和高效利用成为亟待解决的难题。 为了应对这些问题，水利行业逐步引入信息化和智能化技术， 但整体数字化水平仍处于发展阶段。现有系统多集中在基础数据采 集和简单分析，缺乏对海量数据的深度挖掘和智能决策支持。例 如，许多水利工程仍依赖人工巡检和定期维护，缺乏实时监测和预 测能力，导致故障发现滞后，应急响应不及时。同时，数据整合和 共享机制不完善，各系统之间缺乏互联互通，难以形成全局性、系  引入分布式存储和云计算技术，提升数据存储和处理能力。  实施严格的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和定期审 计。  开发智能分析工具，利用机器学习和大数据技术对数据进行深 度挖掘和实时分析。 通过以上措施，水利工程的数据管理难题将得到有效缓解，进 而提升工程管理的科学性和效率。 2.2.2 运行效率问题 在水利工程的运行过程中，效率问题一直是制约其可持续发展 的关