泰迪杯实战案例超深度解析：特殊医学用途配方食品数据分析与智能推荐系统设计

（第七届泰迪杯数据分析技能赛B题特等奖案例全流程拆解）

一、数据预处理与特征工程（深度扩展）

1.1 PDF文本解析的复杂场景处理

1.1.1 跨页表格解析算法

PDF中的表格常因分页导致结构断裂。为解决这一问题，需设计自适应的布局分析算法：

1. 版面分割：利用PDFMiner分析页面布局，识别文本块和图像块的位置坐标。

2. 表格续表检测：通过以下特征判断跨页表格：

   • 表头重复出现

   • 单元格内容连续性（如序号连续）

   • 边框线对齐

3. 合并逻辑：

   python

   def merge_tables(tables):  merged = []  prev_table = None  for table in tables:  if prev_table and is_continuation(prev_table, table):  prev_table = concat_tables(prev_table, table)  else:  if prev_table:  merged.append(prev_table)  prev_table = table  return merged  

1.1.2 多语言混合处理

部分进口产品说明书含中英文混合内容，需进行：

1. 语言检测：使用langdetect库识别文本段落语言。

2. 关键字段对齐：构建双语词典映射（如“Protein”→“蛋白质”）。

3. 单位统一转换：

   python

   def convert_unit(value, from_unit, to_unit='g'):  factors = {'mg':0.001, 'μg':1e-6, 'IU':0.025}  # 示例转换因子  return value * factors[from_unit]  

1.2 结构化数据融合的工业级实践

1.2.1 基于知识图谱的数据对齐

构建产品-成分-疾病知识图谱，解决外键歧义：

1. 实体消歧：

   • 使用BERT模型计算实体相似度：

     python

     from sentence_transformers import SentenceTransformer  
     model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')  
     emb1 = model.encode("低蛋白配方")  
     emb2 = model.e