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- 完成Phase 11: predictV3算法优化研究文档，涵盖6个优化方向的技术分析 - 实现置信度评估功能，提供历史命中率、得分分布、多维度一致性置信度指标 - 扩展回测指标体系，新增NDCG@K、MRR、命中率分布等排名质量评估指标 - 优化转移概率算法，引入二阶马尔可夫链和多属性联合转移增强预测准确性 - 设计权重训练机制，支持网格搜索和遗传算法进行数据驱动的参数优化 - 集成组合特征挖掘功能，采用关联规则和序列模式发现号码间潜在关联 - 实现完整的前端交互界面，支持预测结果显示、置信度展示和回测验证功能 - 建立性能优化策略，包括预计算缓存、批量计算和降级策略保障响应速度
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## 正码与特码关联规律分析
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### 数据范围
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- 总期数：约500期（2025111-2026120）
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- 每期数据：num1-6（正码） + num7（特码）
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### 分析维度
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#### 1. 正码平均值与特码差值
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分析每一期的正码平均值(avg)与特码(num7)的差值分布：
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- 差值 = num7 - avg(num1-6)
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- 统计差值的高频范围
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#### 2. 正码范围与特码关系
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分析正码的[min, max]范围与特码的关系：
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- 特码是否在正码范围内？
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- 特码距离正码范围的距离分布
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#### 3. 正码排序后与特码距离
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将num1-6排序，分析特码与最近正码的距离：
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- 最短距离分布
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- 特码是否等于某个正码？
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#### 4. 和值尾数与特码尾数
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分析正码和值的尾数与特码尾数的关系：
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- 同尾概率？
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- 差值分布？
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#### 5. 正码区间覆盖分析
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将1-49分为5个区间，分析正码覆盖的区间与特码所在区间的关系：
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- 特码是否出现在正码未覆盖的区间？
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#### 6. 波色/生肖关联
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分析正码中各波色/生肖的数量与特码波色/生肖的关系
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### 数据提取准备
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从SQL中提取所有INSERT数据进行统计分析。 |