1、市民出行选乘公交预测
基于海量公交数据记录，希望挖掘市民在公共交通中的行为模式。以市民出行公交线路选乘预测为方向，期望通过分析广东省部分公交线路的历史公交卡交易数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式，分析推测乘客的出行习惯和偏好，从而建立模型预测人们在未来一周内将会搭乘哪些公交线路，为广大乘客提供信息对称、安全舒适的出行环境，用数据引领未来城市智慧出行。
2、基于运营商数据的个人征信评估
运营商作为网络服务供应商，积累了大量的用户基本信息及行为特征数据，如终端数据、套餐消费数据、通信数据等等。实名制政策保证了运营商用户数据能与用户真实身份匹配，并真实客观的反映用户行为。广泛覆盖的网络基础设施提供了积累大量实时数据的条件，这些用户数据实时反馈着用户的各个维度的信息及特征。
在我国，个人征信评估主要通过引用央行个人征信报告，但对于很多用户没有建立个人信用记录的用户，金融机构想要了解他们的信用记录成本又较高，传统征信评估手段难以满足目前多种多样的新兴需求。金融业务不同于其他大数据业务，对数据的真实性、可信度和时效性要求较高，而这正是运营商数据的价值所在。
期望利用运营商用户数据，提供完善的个人征信评估。
3、商品图片分类
京东含有数以百万计的商品图片，“拍照购”“找同款”等应用必须对用户提供的商品图片进行分类。同时，提取商品图像特征，可以提供给推荐、广告等系统，提高推荐/广告的效果。
希望通过对图像数据进行学习，以达到对图像进行分类划分的目的。
4、 广告点击行为预测
用户在上网浏览过程中，可能产生广告曝光或点击行为。对广告点击进行预测，可以指导广告主进行定向广告投放和优化，使广告投入产生最大回报。
希 望基于100万名随机用户在六个月的时间范围内广告曝光和点击日志，包括广告监测点数据，预测每个用户在8天内是否会在各监测点上发生点击行为。
5、基于文本内容的垃圾短信识别
垃圾短信已日益成为困扰运营商和手机用户的难题，严重影响到人们正常生活、侵害到运营商的社会形象以及危害着社会稳定。而不法分子运用科技手段不断更新垃圾短信形式且传播途径非常广泛，传统的基于策略、关键词等过滤的效果有限，很多垃圾短信“逃脱”过滤，继续到达手机终端。
希望基于短信文本内容，结合机器学习算法、大数据分析挖掘来智能地识别垃圾短信及其变种。
6、 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。在现代数字广告投放系统中，以物拟人，以物窥人，才是比任何大数据都要更大的前提。在现代广告投放系统中，多层级成体系的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。其中，基于人口属性的广告定向技术是普遍适用于品牌展示广告和精准竞价广告的关键性技术。在搜索竞价广告系统中，用户通过在搜索引擎输入具体的查询词来获取相关信息。因此，用户的历史查询词与用户的基本属性及潜在需求有密切的关系。
希望基于用户历史一个月的查询词与用户的人口属性标签（包括性别、年龄、学历）做为训练数据，通过机器学习、数据挖掘技术构建分类算法来对新增用户的人口属性进行判定。
聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或更多的子集（subset），同一个子集中的成员都有相似的属性，聚类分析可以看作一种非监督学习的技术。
在Spark2.0版本中（不是基于RDD API的MLlib），共有四种聚类方法：
（1）K-means
（2）Latent Dirichlet allocation (LDA)
（3）Bisecting k-means（二分k均值算法）
（4）Gaussian Mixture Model (GMM)。
基于RDD API的MLLib中，共有六种聚类方法：
（1）K-means
（2）Gaussian mixture
（3）Power iteration clustering (PIC)
（4）Latent Dirichlet allocation (LDA)**
（5）Bisecting k-means
（6）Streaming k-means
多了Power iteration clustering (PIC)和Streaming k-means两种
常用的是K-means算法。
K均值算法（K-Means）是一种划分聚类方法。算法思路是通过迭代寻找聚类中心使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小。