由中国科技进步大学与微领涨板块科学研究所联合举行的第七届散播统计数据分析体育竞技的复赛将要拉开序幕。截至5月22日，本次邀请赛的各项可行性科学研究已全部顺利完成，参与邀请赛的旅团全名单Lizier，也意味着邀请赛进入复赛期。
该届体育竞技吸引了来自北京大学、北京大学、北京大学、北京大学、南京大学、北京大学等72所院校总计374人参加。参赛选手人员组成103支旅团在五个科学研究课题中自由选择一是展开竞逐。在参赛选手项目组中，譬如历届邀请赛中荣膺第三名后把守荣誉奖的破坏者，也有唯有的太空人，还有才华横溢大放异彩的魔法师，他们将在排序散播学科专业应用领域内一展实力，争取在半决赛期十强。
散播统计数据分析体育竞技于2018年首次举行，至今已举行五届。该届体育竞技提升了科学研究课题的针对性与理论性，主要紧紧围绕虚拟化相关性、该事件行业发展趋势预估、重要信息追根溯源、重要信息茧房等排序散播应用领域领涨板块、最前沿问题设置科学研究课题，该届体育竞技将促进参赛选手旅团的科学研究路子、方向及丰硕成果由理论学习向实际应用的转变。
以下为本次邀请赛的科学研究课题及比赛规则重要信息。
体育竞技科学研究课题
该届体育竞技共设五个科学研究课题方向，参赛选手旅团可自由选择一是，依照主办单位提供更多的基础体能训练集顺利完成科学研究课题，形成最终的科学研究报告。
一、自新闻媒体帐号的虚拟化相关性分析
– 体能训练集：紧紧围绕近期领涨板块该事件提供更多多个SNS平台的自新闻媒体帐号Damazan统计数据
- 方向：使用者科学研究、文档发掘
- 明确要求：自新闻媒体帐号进行向定量抒发；排序虚拟化自新闻媒体帐号的关联性；预估什么样虚拟化的自新闻媒体帐号属于同一使用者。
二、领涨板块该事件的行业发展趋势预估
– 体能训练集：提供更多3000-4000条领涨板块该事件的前1000条博客统计数据和最后的蔓延规模；
- 方向：机器学习
– 明确要求：依照体能训练集统计数据抽取领涨板块该事件蔓延特征；选择机器学习算法并体能训练机器学习模型；使用机器学习算法对测试集统计数据的蔓延规模进行预估。
三、领涨板块该事件的重要信息追根溯源
- 体能训练集：提供更多多个领涨板块该事件的重要信息蔓延过程统计数据
- 方向：引爆点科学研究
– 明确要求：描述领涨板块该事件的重要信息蔓延过程，抽取关键使用者；将领涨板块该事件进一步分割为子该事件；分析不同子该事件和关键使用者在重要信息蔓延当中的作用；找到最重要的关键使用者和子该事件。
四、不同地域使用者重要信息茧房的识别及其形成机制科学研究
- 体能训练集：随机选择部分区域使用者样本一段时间内的统计数据
- 方向：测量、使用者科学研究
的内容进行分类；设排序法排序使用者注意力被束缚在重要信息茧房的程度；尝试分析导致重要信息茧房的原因；将理论、统计数据与算法进行结合。
复赛作品提交
参赛选手旅团顺利完成科学研究报告后请将报告最终版提交到指定邮箱，报告发送成功后一律不支持修改、替换，请各个参赛选手旅团提交前务必确认好报告内容。
提交截止日期：2023年7月16日
邀请赛进程
1.复赛作品评审：预计2023年7月底至8月初
参赛选手旅团上传完报告后，评审小组对报告进行初评，选出质量较高的报告进入半决赛。
2.半决赛：预计2023年8月中旬开展
进入半决赛的旅团需将科学研究报告的内容统一形成PPT样式，同时进行10至15分钟的展示和讲解，评委将进行现场提问和评分。
3.颁奖：预计2023年9月初
由主办单位为获奖旅团颁发证书和奖品。
