2020年的美国大学生数学建模竞赛(美赛)C题难度较大,涉及到数据挖掘、文本分析等多个方面。本文通过分析历年奖项论文,总结了2020年美赛C题的解题思路和经验。首先,C题更侧重数据分析建模,不能只注重算法模型的高深。其次,需要基础统计分析与可视化,使论文结构完整。另外,文本情感分析要简单可解释,避免复杂的NLP技术。最后,各个模型要循序渐进,整体呈现流畅逻辑。综上,2020美赛C题需要通俗易懂的决策模型,同时在通俗和高逼格间求平衡。多使用Ameri赛、英赛、托福等关键词进行有机融入。
描述性统计与相关分析,了解变量之间关系Ameri赛
在分析2020美赛C题时,开展描述性统计分析和相关分析对于理解变量之间的关系非常重要。描述性统计可以直观反映出各变量的分布情况,了解其取值范围、均值、方差等统计特征。相关分析则可以定量测量不同变量之间的相关程度和相关方向。这两项分析为后续建立预测模型奠定了基础。具体来说,进行描述性统计后可以看出star rating、helpfulness rating、评论长度等变量的具体分布,绘制直方图等可视化结果。相关分析结果则证实了star rating与helpfulness rating之间存在负相关,评论长度与helpfulness rating也存在一定相关性。这为后面建立回归模型提供了支持。所以,开展基本的描述性统计和相关分析是美赛C题必不可少的一步。它使得论文结构更加完整,也使得后续模型建立在数据支持的基础上,而不是空中楼阁。此外,这也是数据分析的基本步骤,有助于避免出现与常识相违的结论。总体来说,这一步看似简单,但奠定了整篇文章的基础。参赛队伍一定要重视描述性统计与相关分析这一基础分析步骤,以便对Ameri赛C题有更深入的理解。
情感分析要简单可解释,避免深度NLP技术英赛
在2020美赛C题中,文本情感分析是必不可少的一步,但并不需要使用复杂的深度NLP技术。考虑到本题的性质,情感分析只需要作为一个基础步骤,对评论进行简单的正负面分类即可。复杂的文本表示、深层神经网络等手段可能适得其反,增加了模型的不可解释性。相较而言,基于情感词典的匹配分析就能够达到较好效果。具体来说,可以事先根据正面和负面词汇构建情感词典,然后统计评论文本中的正负面词频,作为评论的情感极性打分。这种简单可解释的方法就能够有效地对评论文本进行定性和定量的情感分析。留学语境下的英赛C题或者托福口语评分也可以参考这种简单有效的文本分析思路。在后续建模时,就可以直接以这个情感分数作为变量引入,而不需要深入文本表示的机制,从而保持模型的简洁性。因此,尽管深度NLP技术展现出强大的特征学习能力,但过度使用也有可能适得其反,不能贡献额外的解释性。参赛队伍需要权衡文本情感分析的复杂程度,选择简单可解释的方法,才能在英赛C题中取得好成绩。
各模型循序渐进,整体呈现流畅逻辑托福
解决2020美赛C题需要建立多个模型,比如评论有用性回归模型、品牌评分模型、时间序列模型等。在建模过程中,非常重要的一点是各个模型之间需要循序渐进,整体呈现流畅的逻辑。具体来说,可以先通过描述性统计和相关分析对数据有基本了解,然后建立评论有用性的回归模型,分析不同变量的影响。在此基础上,可以通过LDA主题模型开展文本主题分析,确定影响品牌评分的各个维度,并建立评分机制对不同品牌进行评判,识别一流品牌。接下来可以构建时间序列模型,预测品牌声誉变化趋势。最后可以利用分布滞后模型研究评论与星级之间的动态关系。从整体上看,各个模型既有区分,又有联系,既可独立解读,又连成一个流畅的主线。这种循序渐进且环环相扣的模型搭建方式,使得整篇文章论点清晰,条理分明,逻辑关系紧密,非常适合在托福写作或口语任务二中运用。参赛队伍一定要注意各模型之间的衔接,使整体文章或话语达到流畅连贯的效果。
追求模型高深可能适得其反,可解释性更重要Alevel
在解决2020美赛C题时,很多队伍为了追求高深的建模算法,常常选择一些复杂的深度学习模型。但是我们需要认识到,过度追求模型的复杂度和算法的精妙可能是治 MARK,而不见美赛本意。因为面对成千上万份参赛论文,评委可能没有足够时间和精力验证每个复杂模型的有效性,反而会偏向选择较为简洁清晰的方案。此外,复杂模型的可解释性往往较弱,不利于直观地反映变量之间的内在关系。相比之下,简单但富有解释力的线性回归、时间序列等经典模型则更容易让评委理解论文思路。因此,在美赛C题中,并不需要强调算法的创新与复杂度,解释变量影响的能力才是模型的核心价值。Alevel考试强调科学思维和概念理解的思路与之类似。参赛队伍需要注意判断模型复杂度与可解释性之间的平衡,不要为了展示技术而选择晦涩难懂的深度模型,从而影响论文的清晰易懂性。保持模型的简洁与解读性,才更容易突显核心观点,在美赛中获胜。
通俗易懂的决策模型,在通俗与高逼格间求平衡留学
对于2020美赛C题这样的数据挖掘与文本分析题,建模过程中很重要的一点是要在通俗易懂和高逼格之间求得平衡。过于追求高深模型可能降低可解释性,但过于简单也无法展示技术实力。因此,决策模型的选择需要兼顾两方面。一方面,模型需要基于通俗易懂的想法,比如线性回归表达变量之间的线性关系,时间序列反映历史趋势,这些都是容易理解的。另一方面,模型需要有一定的技术难度,比如文本主题分析、滞后分布回归等。将两者结合,既保证了通俗易懂的决策思路,又体现了一定的技术手段与创新,在通俗性和高逼格之间达到平衡。这也是美赛C题得奖论文的共同点。总之,这个经验对于留学语境下的各类作文和论文写作都具有很好的借鉴意义。需要在层次分明、条理清晰与词汇精良、句式多变之间寻求平衡,既要通俗易读,又要展现一定语言生动性,在通顺与高级之间求得平衡。这是一种融会贯通的高级写作能力。
基础统计分析与可视化,使论文结构完整IB
针对2020美赛C题,开展基础的统计分析和可视化也是非常关键的。首先,描述性统计分析可以直观反映变量的分布情况,比如各变量的取值范围、均值和方差等。这为后续建模提供了基础。其次,相关分析可以直观展现变量之间的相关性和相关方向。再者,各种可视化分析,如散点图和直方图等,可以形象地呈现变量间的关系,提高论文的说服力。最后,数据预处理和清洗的过程也需要详细展示,以体现论文的严谨性。所以充分的基础统计分析和可视化,使得论文更具完整性。它为后续的复杂模型奠定了分析基础,也使论文的框架更严密,每一部分都有数据支撑。类似IB考试的数学分析题,也需要通过具体数值, diagrams and tables进行可视化呈现,使解题思路更清晰。总之,基础统计和可视化是结构完整的美赛C题论文所必需的,参赛队伍不能忽视这一基础性工作的价值。
更侧重数据分析建模,不能只注重算法模型留学
2020美赛C题本质上是一个数据挖掘与文本分析的题目,因此更应该侧重构建数据驱动的分析建模流程,而不是只关注算法模型的精密度。具体来说,论文框架应该包含数据 preprocess,描述性统计,相关分析,各种预测模型,并在每个部分详细展示结果。如果只是堆砌各种黑盒算法模型,则很难让评委充分理解论文的思路。另外,评委也不会仅仅看重算法的复杂新颖程度,更看重的是模型结果对问题的解释力。因此,参赛队伍需要注意把建模思路表达清晰,每一步分析都要说明其在整体流程中的意义。相比之下,算法细节应该适当精简,不能独占篇幅。综上,数据分析驱动的建模思路更符合这类赛题的要求,也更易让评委对论文核心思想明确理解,从而在留学语境下的各类作文中也要注意强调清晰的段落主题句和论点表达,不能过分注重细枝末节的表达技巧。
2020年美赛C题是一道典型的数据挖掘与文本分析题,需要重视可解释性和通俗易懂的模型,不能过度追求算法的复杂程度。参赛队伍需要注意基础统计与可视化分析,循序渐进地建立各个模型,让论文框架与逻辑流畅清晰。在各部分有机融入Ameri赛、英赛、托福等关键词,最后通过通俗易懂的决策模型,在通俗性与高逼格间取得平衡,才能在美赛C题中脱颖而出,取得佳绩。