加州伯克利探究項目

網(wǎng)絡(luò)瀏覽量的時間序列預(yù)測

課題簡介

從生物、金融市場、天氣預(yù)測，到視頻處理、體育賽事，時間序列分析 (Time-series analysis) 出現(xiàn)在眾多生活場景中。時間序列分析包含了多種不同的研究方向， 從分析演化到結(jié)果預(yù)測，。它既需要運用統(tǒng)計學(xué)知識分析需要用到的方法， 又需要利用計算機軟件去處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，還需要用數(shù)學(xué)模型去佐證得到的結(jié)果，因此時間序列分析是一門集計算機、 統(tǒng)計、數(shù)學(xué)為一體的交叉學(xué)科。

維基百科是一個網(wǎng)絡(luò)百科全書項目， 是全球網(wǎng)絡(luò)最大且最受歡迎的參考工具。 維基百科已經(jīng)收錄3000萬篇條目，其中英語維基百科以超過450萬篇條目在數(shù)量上位居首位。由于維基百科能夠迅速地整理出與最近發(fā)生的事件相關(guān)的信息，并且任何人都能整理相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，所以維基百科相應(yīng)詞條的瀏覽量往往能夠反映相關(guān)詞條熱度。最近由Google贊助的kaggle學(xué)術(shù)活動發(fā)布一個維基百科的數(shù)據(jù)集，其包含了近145000條維基百科點擊量的時間數(shù)據(jù)。

本課題旨在運用時間序列分析對部分詞條的網(wǎng)絡(luò)點擊率進行分析，運用線性模型、時間序列分析和機器學(xué)習(xí)的方法去探究相應(yīng)詞條的網(wǎng)絡(luò)點擊量的走勢。同時，本課題還可以預(yù)測高相關(guān)性的詞條， 并視覺化分析結(jié)果， 力求幫助學(xué)生熟悉時間序列分析手段， 使得學(xué)生具備運用統(tǒng)計學(xué)模型分析，處理并且視覺化時間序列數(shù)據(jù)的能力。

本課題是跨統(tǒng)計和計算機的綜合研究，也是時間序列相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用。研究者將獲得使用R進行數(shù)據(jù)分析的技能和時間序列方法的深入了解。

 

科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進行預(yù)測，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例?；蚪M與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。

整個科研教學(xué)流程中，每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進度，確保取得研究成果。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學(xué)生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：
（1）具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗者更佳；

 

2. 數(shù)學(xué)：
（1）統(tǒng)計基礎(chǔ)知識（置信區(qū)間）
（2）微積分（偏微分）
（3）線性代數(shù)
（4）基礎(chǔ)概率論（期望 標(biāo)準(zhǔn)差 ）

 

3. 計算機：
（1）R語言基礎(chǔ)

以上就是關(guān)于【加州伯克利探究項目：網(wǎng)絡(luò)瀏覽量的時間序列預(yù)測】的解答，如需了解學(xué)校/賽事/課程動態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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