这是一道结合了时间、空间、图像等特征的数据挖掘题目。下面记录我的思路和在小组中所作的工作。（我是队伍的负责人，分工为设计算法，代码实现）
1 采用深度学习处理图像特征
网络模型架构采用vgg，为了解决样本分类不均衡的问题（本次数据的一大特征就是样本极度不均衡，正样本稀缺，仅有14个，这还是单就图像特征而言的，文本特征方面，正样本还出现了特征缺失），引入focal loss，并设计特殊的训练方式，即抽样训练，而不是一次全训练。
2 试图采用RNN Tfid等来处理文本
遗憾的是，这一块因为时间问题没能完成。（后期或许有时间加上，看情况，你们懂得）
3采用SVM,KNN模型融合处理空间特征
代码链接
https://github.com/DUTxutengfei/mysolutionto_mcm2021C