2018年6月20日，應(yīng)太陽集團(tuán)tyc5997邀請，美國密蘇里科技大學(xué)傅衍杰教授在翡翠湖校區(qū)科教大樓第四會議室做了《Collective Representation Learning in Spatial and Temporal Data Environments: Techniques and Applications》的學(xué)術(shù)報(bào)告。來自我院多個(gè)專業(yè)的教師、研究生和本科生參加了此次學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。
傅衍杰教授從時(shí)空數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用前景談起，總結(jié)了使用時(shí)空數(shù)據(jù)的四大特征：空間性、時(shí)間性、社會感知性及語義感知性。針對傳統(tǒng)時(shí)空數(shù)據(jù)的模型不足，傅教授介紹了表征學(xué)習(xí)方法在時(shí)空數(shù)據(jù)的重要性。進(jìn)一步，傅教授介紹了所在研究團(tuán)隊(duì)如何針對城市的POI數(shù)據(jù)，利用表征學(xué)習(xí)方法進(jìn)行城市POI點(diǎn)的活力值檢測。最后，在上述研究基礎(chǔ)上，傅教授闡述了如何在城市POI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，將用戶時(shí)序行為數(shù)據(jù)的連續(xù)性融合到表征學(xué)習(xí)模型中。提問環(huán)節(jié)中，大家針對傅教授的研究課題進(jìn)行了廣泛深入的討論。
傅衍杰長期致力于數(shù)據(jù)挖掘和時(shí)空大數(shù)據(jù)分析，以及這些技術(shù)在城市計(jì)算，社會計(jì)算，移動(dòng)計(jì)算，商務(wù)智能上的應(yīng)用。曾擔(dān)任KDD、IJCAI, AAAI, ICDM等國際數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能會議的程序委員會委員，是INFORMS ISR, INFORMS JOC, Decision Support Systems(DSS), IEEE TKDE, IEEE ITST等國際期刊審稿人。近年來在IEEE TKDE,IEEE TMC,KDD、AAAI, IJCAI等學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表40余篇論文。其發(fā)表的論文曾獲得ACM KDD Best Paper Finalist和ICDM Best Paper Finalist獎(jiǎng). 2017年獲得密蘇里大學(xué)學(xué)術(shù)獎(jiǎng)（University of Missouri Research Board Award），2018年獲NSF pre-Career Award。
TOP
