学历:硕士研究生
专业:应用统计(数据挖掘方向)
工作领域:主要从事深度学习,数据挖掘类工作,擅长NLP,图神经网络等各类机器学习算法任务。
擅长编程语言:Python,R,SQL
专业技能:数据清洗,特征工程,统计建模
其它技能:Linux,Office,爬虫
加密数字货币异常交易检测:根据当前各类加密数字货币中存在的各类非法交易,收集链上交易数据,开发异常交易检测模型。
某物流公司服务区域组数据挖掘:主要根据公司收派员的服务区域内的各类服务指标,收入等对该区域进行分析,预测该区域是否应该拆分与合并,以及拆分后业务增长预测
XX省(保密)移动客户投诉数据挖掘项目:根据客户投诉内容进行文本数据分析,开发客户投诉分类模型。
其它类项目:58同城二手车估价预测,新闻分类等。
这是本人在加密数字货币领域发表的一篇SCI论文:主要是针对加密数字货币去匿名化研究领域,提出的一种基于多条件识别一次性找零地址的聚类方法,通过链上比特币交易数据进行实验。结果表明,本文提出的方法比其它启发式方法识别的一次性找零地址至少多12.3%,在多输入启发式聚类方法基础上,本
项目内容:构建二手车定价模型,挖掘影响汽车成交周期的关键因素,并基于定价,成交周期以及库存成本,建立二手车利润最大化模型 工作职责:主要复杂整个工作中的数据处理,模型构建已经评估部分工作,完成项目的绝大部分代码工作
该项目主要是在信访投诉举报场景下,对群众诉求概要提取,自动比对、智能分类和智能分派: 1.群众诉求概要提取:对群众的网上、来信、来电、来访等4类信访形式提出的具体 诉求内容进行概要提取,概括的内容简洁明了、语义通顺并能保持原意,让业务员快速 理解信访件内容。 2.信访件信息自
该作品主要是由于科研和各种工作需要,从各类渠道爬取数据,包括从区块链浏览器中爬取关于加密数字货币的数据,从视频网站爬取视频,从论坛中爬取各类帖子等