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BDSE06專題發表上架
III Admin 發表於- 2018年 02月 23日(五.) 19:04
 

BDSE06 專題發表
班級導師:劉翰卿 老師
第一組 買點小幫手

BDSE06-1

組長:許傑翔 組員:黃郁雅、高健瑋、林家德

以文字探勘進行股價漲跌預測。數據部分,採用XQ操盤高手,蒐集2017整年度台積電股價及美國標普500等的歷史股價資料。
以Python網路爬蟲擷取新聞網站資料,運用專業判斷製作詞庫,並使用開源套件"jieba" 斷詞並算出字頻,統計各關鍵字出現的頻率。

第二組 智慧農業
BDSE06-2

組長:王瑋 組員:邢博竣、譚亦琛、施佑欣、林翰詳、許耀文

在溫室內種植的環境,結合IoT感測技術,藉由感測系統回傳的數據,分析出農作物生長時所需要的環境情況,利用機器學習建立識別該植物種類與如何種植此作物的模型。

第三組 網紅溫度計
BDSE06-3

組長 : 李文 組員:趙柏錡、陳仁傑、陳巧鈺、胡堯傑、張潘立昂、林大喻

為廣告主提供一個全新的衡量指標,藉由該頻道過往的影片數據,結合近期每日的訂閱、觀看數、觀眾喜好程度、頻道聲量的變動化,來預測影片未來的收視狀況,可以供行銷人員作為廣告觸及度的參考,幫助在廣告前評估成效。

第四組 空污真相指數
BDSE06-4

組長:陳郁婷 組員:楊瑋華、吳怡瑾

藉由工業指標、能源及金融市場商品價格變動與台、陸、韓三個鄰近國空氣品質,藉由指標數據與空污指數,產出空污真相指數。

第五組 KKBOX音樂推薦演算法與續訂行為預測
BDSE06-5

組長 : 程偉哲 組員: 谷卓穎、謝子嫣、柯成儒、李庭葦、黃偉林、柯煌彬

建構使用者續訂預測模型與推薦使用者聆聽歌曲,應用機器學習演算法,包含支援向量機、隨機森林與 XGBoost 等方法建構模型。透過相關最佳化方法調整模型參數,目標達到模型之預測效能。