【国奖冲刺/全网首发】2026年第十四届“泰迪杯”A、B、C题完整解题思路、代码与高质量论文大合集

导语：2026年（第十四届）"泰迪杯"数据挖掘挑战赛已全面拉开帷幕。本届赛事赛题紧跟人工智能与大数据工业界前沿，涵盖了空间地理信息分析（A题）、大语言模型与智能问答（B题）以及金融量化与知识图谱（C题）。

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A题要求基于高程（DEM）数据，提取特定区域（如秦直道）的地形特征，量化古代选线原则，并结合现代算法重新规划最优路径与设施布局。核心痛点在于海量栅格数据的空间计算 与多目标约束下的路径寻优。

地形特征多维提取（针对问题1）：

摒弃单一的坡度计算，我们从DEM数据中提取了 12项核心特征指标，包括基于多种窗口矩阵的坡度/坡向、剖面/平面曲率、地形位置指数（TPI）、地形粗糙度（TRI）以及到分水岭的相对距离等，展现极其深厚的GIS分析功底。
规划原则的定量证明（针对问题2）：

利用蒙特卡洛随机撒点与真实路线进行对比，定量证明"沿分水岭行走"、"避开水系"、"烽火台通视"等6大古代选线智慧。
现代路径与设施重规划（针对问题3、4）：
- 路径规划 ：我们在代码中集成了 8种寻优算法 （包含传统A算法、Dijkstra，以及启发式的遗传算法、蚁群算法、模拟退火和RRT），只需修改一行配置即可一键切换对比。
- 设施选址：结合 K-means 聚类与可视域最大化算法（Viewshed Analysis），科学布设烽火台与关隘。

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B题属于典型的 LLM Agent 与 RAG（检索增强生成） 落地场景。要求从非结构化的PDF财报中提取数据建库，并能通过自然语言交互（NL2SQL）生成准确的财务查询与图表分析。这要求极高的工程化能力与大模型提示词（Prompt）调优水平。

双引擎 PDF 解析（针对任务一）：

采用"规则优先 + LLM兜底"策略。先用 pdfplumber 与正则表达式进行毫秒级的表格快速抽取；对于残缺数据，调用大模型进行增强结构化提取。效率与准确率完美兼顾。
全链路 NL2SQL 引擎（针对任务二）：

构建了 意图分析 → 意图澄清 → SQL生成 → 安全执行 → 数据可视化 的自动化管线。支持多轮对话上下文保持，模糊提问时会自动弹出澄清选项。
多意图规划与知识库 RAG（针对任务三）：
- 采用 sentence-transformers 对研报进行向量化编码入库。
- 当遇到如"找出利润前十且同比涨幅最大者"的复合问题时，系统内置的 Agent 算法会将其自动拓扑拆解为多个子任务按顺序执行。
- 提供归因分析（溯源），确保AI回答的每一句话都有据可查。

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C题要求打通"事件识别 → 关联挖掘 → 影响量化 → 策略回测"的闭环。传统的事件驱动策略主观性强，本题的核心在于如何用量化模型精准捕获"突发事件"并将其转化为"超额收益"。

特征量化与分类（针对任务一）：

构建三级金融事件分类体系（宏观/行业/公司），并引入垂直领域的 FinBERT 预训练语言模型 计算事件的情感得分（ $F_{sent}$ ）及舆情热度对数特征。
知识图谱与衰减传导（针对任务二）：

突破单一的股票映射，利用 NetworkX 构建异质知识图谱。独创性地提出了带有网络衰减惩罚系数 $\\lambda$ 的关联强度量化公式 $S(E,C)$ 。精准刻画利好信息从"核心直接受益股"向"边缘间接概念股"的递减传导逻辑。
事件研究法与 LightGBM 预测（针对任务三）：

采用经典的事件研究法（ESM）结合市场模型剥离大盘波动，计算累计异常收益率（CAR）。将图谱特征与财务因子拼接，输入 LightGBM 机器学习回归模型，对未来股价冲击进行量化预测。
带约束的最优化回测（针对任务四）：

严格遵守赛题"特定时间窗（12.8-12.26）、单周交易（周二买，周五卖）、限选3只票、10万元起步"的物理约束。以最大化预期 CAR 为目标进行等权资金分配实盘测算。