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计算机(网安)商烁教授团队在数据库领域顶会VLDB发表论文
文:商烁 图:周偲琳 来源:计算机学院 时间:2024-09-20 1983

  近日,计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)时空大数据与智能团队科研和人才培养工作再传捷报。由商烁教授和陈力思教授指导的2023级博士研究生周偲琳以第一作者撰写的一篇论文《RED: Effective Trajectory Representation Learning with Comprehensive Information》(作者:周偲琳、商烁〔通讯作者〕、陈力思、Christian S. Jensen、Panos Kalnis)被数据库/数据挖掘顶会VLDB2025(The 51st International Conference on Very Large Data Bases)接收。

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  论文主要针对基于路网轨迹表征学习开展研究,提出了利用更全面的轨迹信息提升轨迹表征精度,该模型称为RED,其中三大关键组件Road-aware masking strategy, Spatial-temporal-user joint embedding, Dual-objective task learning对用户信息、时间信息、路网信息、旅行语意、移动行为等多种轨迹信息在不同层面进行了充分的挖掘,并提供了更加全面的监督信息。对比现有的基于学习以及基于传统启发式的方法,RED在三个不同规模数据集下学习到的轨迹表征,在旅行时间估计,轨迹分类,轨迹相似性计算,最相似轨迹查询四个重要下游任务上都有较大的性能提升,同时具有较高的推理效率。除此之外,RED还可以轻松迁移到其他类型轨迹数据中,包括稀疏型的POI轨迹以及无规则的人流移动轨迹等,并在对应的下游任务中,例如POI推荐等也可以取得较好的性能表现,表现出很强的通用性。

  VLDB位列中国计算机学会推荐国际会议A类,是数据库/数据挖掘领域顶会,与SIGMOD并称数据库领域两大顶会,具有较高的录取难度。VLDB2025将在2025年9月初于英国伦敦召开。

  时空大数据与智能团队成立于2019年,团队围绕大数据、大模型、人工智能、智能舆情分析、智能时空计算等方向开展广泛而深入的研究。团队包括教授、研究员共4人,其中国家级人才3人,发表CCF A类论文150余篇,承担国家自然科学基金重点项目6项。研究成果获江西省科技进步一等奖、福建省科技进步一等奖。其中商烁教授、陈力思教授已先后入选全球前2%顶尖科学家榜单(World’s Top 2% Scientists)。


编辑:罗莎  / 审核:李果  / 发布:陈伟