智能交通大数据的精准预测与个性化推荐系统：聚焦于汇聚交通领域多元数据源所产生的海量数据，利用机器学习及深度学习算法模型，深度剖析交通流量、拥堵态势以及出行需求模式，进而实现对交通状况的高精准前瞻性预判，并以此为基石，为出行者量身定制契合其需求的最优出行路线规划与多样化出行方式抉择方案，同时为交通管理部门提供科学高效的决策辅助依据，全方位提升交通运行效能与服务质量。

心理大数据驱动的智能化精准推荐技术体系：致力于整合涵盖心理测评量表反馈、社交媒体动态行为痕迹、群体社会性心理行为特征数据等多维度且全方位的心理相关数据信息，依托数据分析技术与人工智能前沿算法，精细勾勒用户心理特质画像，以及对群体性潜在心理趋势进行敏锐洞察与及时干预，助力心理健康维护与促进工作迈向新高度。

科技文献资源大数据深度挖掘与知识发现研究：着眼于对科技文献和专家数据库展开全方位、深层次的挖掘探究，精准提取作者学术脉络、研究机构合作网络以及复杂引用关联关系等关键要素，构建学科领域知识图谱架构，推荐和预测专家或学科发展演进路径，借助智能推荐算法，为科研工作者提供多方位多角度的智能推荐，推动科研进程加速前进，促进学术创新成果产出。

基于大数据的学习行为分析与智能引导策略研究：围绕大学生学习过程中所产生的丰富多元数据，包括学习轨迹记录、代码提交记录、考试测试、作业完成情况、课堂参与互动表现、在线学习平台操作日志等，运用大数据分析工具与智能算法模型，深度解读学习行为模式特征，精准识别学习困难节点与个性化需求差异，进而为学习者提供定制化的学习路径优化建议、学习资源精准推送以及学习策略智能引导，全方位提升学习成效与体验，推动教育教学模式创新变革。