复旦大学计算机科学技术学院

商务智能研究室

项目集锦（近 3 年）

赵卫东 董亮

2019.1

耐热导线工厂质量管理数据分析

1. 解决问题

（1）优化《杆材流转使用规定》

①通过数据分析缩短现有拉制铝单线、耐热铝合金单线选杆范围、拉制铝镁硅合金单线选杆

范围，提高单丝、成品一次合格率。

②进一步论证单线线径与所选用杆强度之间的关系，即论证是否有必要按照单线线径的范围

来选择相应的杆强度范围。

③建立单线强度与杆强度之间的对应关系或数学模型，例如单线强度在标准基础上提高

10Mpa，则对应的杆强度需要提高多少比较合适。

（2）优化合金杆静置时间

通过合金杆下机测试、合金冷测、对应单丝检测日期等数据，分析合金杆材静置时间与

单丝合格率影响，最佳静置时间带来的单丝最大的合格率。

（3）设备故障率分析

提供近两年设备运行情况明细以及汇总数据，分析每台机器的机台特性，确定机台的停

机调整时机。

2. 分析方法

综合使用统计学、数据可视化、回归分析、决策树和神经网络等多种数据挖掘算法。

基于深度神经网络的股票预测

1. 解决问题

采用多种深度学习算法对中国股市历史数据进行建模，分析了股票变化的内在特征，

对股票市场的预测效果进行探索，帮助股民以及投资机构更好地预测股市的走势。

2.分析方法和工具

卷积神经网络 CNN，长短期记忆神经网络 LSTM，TensorFlow

京东单品及清单内容自动化生成项目

1. 解决问题

（1） 提供商品评价的情感度分析解决方案，并完成商品的情感分析算法与模型；

解决方案最终需在线上运用可行。

（2） 提供从商品信息生成标题和推荐语的解决方案，并完成商品标题、推荐语

的算法与模型；解决方案最终需在线上运用可行。

（3） 提供从海量商品自动进行聚类，自动生成商品清单的解决方案，并完成商

品清单的算法与模型；解决方案最终需在线上运用可行。

（4） 提供从商品清单生成清单标题和推荐语的解决方案，并完成清单标题和推

荐语的算法与模型；解决方案最终需在线上运用可行。

2.分析方法和工具

文本分析、长短期记忆神经网络 LSTM和 TensorFlow等

可在 libai.jd.com 看演示

今日制造媒体推荐

1. 解决问题

（1） 智能推荐仅限于注册的用户，形成集用户 PC 和移动端的个人推荐系统。

（2） 今日智造媒体平台上的文章、视频等都需要人工打标签，确定好每一篇文章的内容模

型，形成今日智造的平台内容管理系统。

（3） 对推荐的结果由用户评估，更加精准地评估用户偏好，从而将用户不喜欢的内容进行

召回，调整用户画像。

（4） 根据用户数据、今日智造平台的内容数据，形成基本的用户模型、产品内容模型、上

下文信息。

（5） 结合得到的数据和用户模型、产品内容模型以及上下文信息，设计推荐算法，最终将

比较符合用户画像的内容推荐给用户。

2.分析方法和工具

文本分析、电子推荐技术和 TensorFlow等

在线课程自适应学习分析

1. 解决问题

（1） 基于学习者的基本信息、学习风格、学习兴趣、学习偏好，学习习惯，构建学习者画

像，便于教师与学习者了解学习者基本学习特征。对学习者画像有效性进行分析，形成

学习者画像评价指标体系，不断提升学生画像的准确度。

（2） 基于学生学习情况和课程资源知识点关联，建立为学生提供个性化学习资源/路径推

荐的算法模型，并进行有效性验证。

（3） 为辅导教师利用大数据预测技术来发现、识别、警示课程中存在学习风险的学习者。

（4） 为在线学习平台设计交互质量标准，提供交互质量的评估算法模型，并进行有效性验

证。

2.分析方法和工具

数据可视化、日志分析、流程挖掘、电子推荐技术和 TensorFlow等

基于机器学习技术的会员营销智能推荐算法

1. 解决问题

（1） 在充分收集快消品会员数据的基础上，使用机器学习的算法分析会员的特征，并标记

智能标签， 给出会员画像的算法。

（2） 在会员标签的基础上，精准分析特定会员群体的特征，并使用机器学习算法，给出有

针对性的提高营销转化率的算法。

2.分析方法和工具

数据可视化、日志分析、流程挖掘、电子推荐技术和 TensorFlow等

数字资源智能标引

1. 解决问题

（1） 自动标引系统需要根据《中国图书馆分类法》给予每篇文章一个中图分类号。

（2） 自动标引系统能够为词表的建设提供必要的素材。

2.方法和工具

统计分析、文本分析、深度学习（CNN、LSTM、Attention框架和BERT算法等）和TensorFlow

等。

银行智能催收语音合成

1. 解决问题

使用语料训练语音合成模型，用于电话催收中呼叫语音的生成，减少催收话务员的工

作量。

2.方法和工具

统计分析、深度学习（tacotron算法等）和TensorFlow等。

实验室负责人赵卫东简介

复旦大学计算机科学技术学院副教授，主要负责本科生和各类研究生商务数据分析、大

数据核心技术和机器学习等课程的教学。商务智能被评为上海市精品课程，获得 2013 年高

等教育上海市教学成果奖二等奖。目前主要研究方向包括商务数据分析和机器学习应用等。

主持国家自然科学基金 2 项、上海市浦江人才以及企业合作课题 20 多项项目。已在

Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management ，

Information Systems Frontiers 等国内外刊物发表学术论文 90 多篇。出版著作《智能化的

流程管理》以及教材《机器学习》《数据挖掘实用案例分析》《商务智能（第四版）》、译作《商

务智能 数据分析的管理视角（第四版）》、《人机共生—洞察和规避数据分析中的机遇与误区》

等 10 多部。获得上海市 2015 年上海市科技进步二等奖。