2020年美赛e题建模思路

### 回答1：
2020年美赛e题是一道社会网络建模的题目，主要让参赛者通过构建社交媒体网络，来研究疫情期间人们对新闻的看法和传播情况。建模思路如下：

首先，将社交媒体的用户看作网络中的节点，将他们之间的关注关系、转发关系、评论关系等看作网络中的边。为了更好地描述节点之间的关系，可以通过构建带有权重的边来反映不同关系的强弱。

其次，针对题目给出的新闻文章，可以将这些文章的发布机构、发布时间、文章内容、影响范围等信息抽象为节点属性。同时，对于文章的情感分析和语义分析，也可以作为节点属性来考虑。

接着，可以通过社交媒体平台提供的API，获取用户之间的互动数据，例如点赞数、评论数、转发数等。这些数据可以作为边属性来描述不同用户之间的响应方式和互动强度。

最后，针对所给的疫情新闻数据，可以采用基于分布式图计算的方法，如GraphX、Pregel等，来构建网络并进行分析。通过计算节点的度中心性、紧密度、介数中心性等指标，可以进一步了解不同用户之间的关系以及对新闻的态度和反应。同时，可以基于PageRank等算法，来评估不同节点的影响力和传播能力，从而研究新闻传播的规律和特点。

总之，通过综合考虑社交媒体网络的节点、边、属性和算法等多方面因素，可以实现对2020年美赛e题的有效建模，并得到针对新闻传播情况的深入分析和研究。

### 回答2：
2020年美赛e题是一道基于数据挖掘和统计学的题目，要求参赛者从多方面的角度来分析和建模一个在线游戏的玩家数据，预测该游戏未来12个月的月活跃用户数和月总收入，并给出相应的推荐策略。

对于这道题目，我们可以从以下几个方面进行建模思路的分析：

一、数据清洗与预处理

首先，我们需要进行数据的清洗和预处理，对原始数据进行处理和分析，确定哪些数据是有价值和可用的，并对其中的异常数据进行处理和筛选。

在本题中我们将重点关注以下几个指标：日活跃用户数（DAU）、月活跃用户数（MAU）、月总收入（MR）、付费率（PR）等，基于这些指标对数据进行分析和建模。

二、特征工程和模型选择

在进行建模前，需要进行特征工程，从原始数据中提取出有价值的特征，例如玩家类型、等级、活动参与情况、支付方式等，这些特征可能对游戏的月活跃用户数和月总收入产生影响，可以用来构建模型。接着，从多个模型中选择最优的模型来对数据进行拟合和预测。

可以考虑使用线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、GBDT模型等常用的回归模型进行分析。

三、模型评估和结果解释

要对模型进行评估和结果解释，需要分析模型的适用性、准确性、可解释性和稳定性等方面。特别需要注意模型的拟合情况和预测结果是否具有可靠性，同时需要对模型的解释性进行分析，来了解哪些特征和指标对结果的影响最大。

综上所述，2020年美赛e题需要考虑的内容较为复杂，需要从多个角度进行数据分析和建模，并进行合理的模型选择和评估。只有在对数据有深入的了解和清晰的思路的情况下，才能对业务场景做出更准确的预测和推荐。

### 回答3：
2020年美赛e题涉及到了贝尔塔分布在墨西哥湾漏油事故中的应用。这个问题需要我们建立数学模型，并通过对数据的分析和计算，找到最佳的处理方案，以降低漏油事故对环境的影响。以下是建模思路的一些基本步骤：

1. 构建数学模型：根据贝尔塔分布的理论，我们可以将漏油量分布建立为一个密度函数。然后，我们需要根据实际数据对参数进行估计，最终得到漏油量的分布。

2. 分析数据：我们需要对实际的漏油数据进行分析，包括漏油的时间、地点、漏油量等信息。这样可以帮助我们更好地理解问题，以及确定分布函数的参数。

3. 计算污染危害：我们可以使用模型，计算不同漏油量下对环境造成的危害。具体的方式可以是计算污染半径、污染范围、生态系统受损程度等等。

4. 分析处理策略：针对不同的漏油量和危害程度，我们需要提出不同的处理策略。比如，对于较小的漏油量，我们可以采用吸油海绵等物理吸附的方式处理；对于更大的漏油量，我们可以采用化学分解等方式降解污染物。

5. 制定优化方案：在确定处理策略后，我们还可以考虑如何最小化成本、最大化效果等方案优化问题。具体方案可以是确定最佳清理速度、工具选择、清理范围等等，以达到最佳效果。

总之，2020年美赛e题需要我们综合运用数学建模和数据分析的技能，通过对问题的全面理解和处理，找到最佳的解决方案。