全书围绕IKCEST国际大数据竞赛，即IKCEST“一带一路”国际大数据竞赛暨百度&西安交大大数据竞赛展开，针对每次比赛内容进行深度解析，从任务、基础到冠军模型，以理论和代码相结合的方式，全流程深度剖析比赛过程。九次竞赛题均关注当年的热点领域和方向，分别是“人物关系”知识挖拥、提取子句中的核心实体、宠物分类、商家招牌分类、基于卫星遥感影像和用户行为的城市区域功能分类、高致病性传染病的传播趋势预测和基于车载影像的实时环境感知、“一带一路”重点语种法俄泰阿与中文互译、社交网络中多模态虚假信息甄别，涵盖了社交网络、计算机视觉、自然语言处理等大数据应用的热门领域。 本书可作为全国高等学校大数据及相关专业的教材，也可作为感兴趣的读者了解IKCEST国际大数据竞赛的参考书。

第1章 2015赛题——“人物关系”知识挖掘
1.1 赛题解析
1.1.1 赛题介绍
1.1.2 数据介绍
1.1.3 评估指标
1.1.4 赛题分析
1.2 “人物关系”知识挖掘基础介绍
1.2.1 基于模板的方法
1.2.2 基于统计的方法
1.2.3 基于神经网络的方法
1.3 数据处理
1.3.1 数据分析
1.3.2 样本不均衡数据处理
1.3.3 数据加载
1.4 “人物关系”知识挖掘方法探索
1.4.1 基于LSTM的关系抽取
1.4.2 基于Transformer的关系抽取
1.4.3 基于预训练——微调的关系抽取
1.4.4 效果对比
1.5 模型提升与改进
1.5.1 如何利用无标注数据
1.5.2 如何利用实体属性数据
1.5.3 总结
第2章 2016赛题——提取子句中的核心实体
2.1 赛题解析
2.1.1 赛题介绍
2.1.2 数据介绍
2.1.3 评估指标
2.1.4 赛题分析
2.2 实体识别基础介绍
2.2.1 命名实体识别任务
2.2.2 词向量模型
2.2.3 基础方法
2.3 数据处理
2.3.1 数据分析
2.3.2 文本序列预处理
2.4 核心实体识别
2.4.1 核心实体识别模型
2.4.2 损失函数
2.4.3 维特比算法
2.4.4 核心实体识别实验
2.4.5 识别结果分析
2.5 模型提升与改进
2.5.1 K折交叉验证
2.5.2 对抗训练
2.5.3 总结
第3章 2017赛题——宠物分类
3.1 赛题解析
3.1.1 赛题介绍
……
第4章 2018赛题——商家招牌分类
第5章 2019赛题——基于卫星遥感影像和用户行为的城市区域功能分类
第6章 2020赛题——高致病性传染病的传播趋势预测
第7章 2021赛题——基于车载影像的实时环境感知
第8章 2022赛题——“一带一路”重点语种法俄泰阿与中文互译
第9章 2023赛题——社交网络中多模态虚假信息甄别
参考文献