第二届“时空数据学习”研讨会周六举办，11场前沿报告全程直播

会议主题

本次研讨会聚焦于时空数据的处理、表示、分析、挖掘等前沿技术，并探索时空数据在智慧交通、智慧城市、健康医疗领域的应用前景和趋势。

主办单位

北京交通大学大数据研究院
交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
民航旅客服务智能化应用技术民航局重点实验室

协办单位

集智俱乐部

会议主席

林友芳北京交通大学
于剑北京交通大学

特邀报告

丛高新加坡南洋理工大学
马晓磊北京航空航天大学
郑凯电子科技大学
刘志远东南大学
汪炀中国科学技术大学
李勇清华大学
王静远北京航空航天大学
郑渤龙华中科技大学
王晶北京交通大学
范晓亮厦门大学
万怀宇北京交通大学

论坛时间

2021年1月9日

会议地点

腾讯会议+bilibili网站直播

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联系人

万怀宇（北京交通大学），hywan@bjtu.edu.cn
王婷（集智俱乐部），wangting@swarma.org

日程安排

会议主席

林友芳，北京交通大学教授，现任北京交通大学计算机与信息技术学院副院长、北京交通大学大数据研究院院长、交通数据分析与挖掘北京市重点实验室常务副主任，新一代信息技术及应用北京市高精尖学科负责人。中国计算机学会(CCF)高级会员，CCF大数据专家委员会委员，CCF人工智能与模式识别专业委员会委员。目前主要从事行业大数据与智能技术研究。主持各级科研项目共计60余项。在IEEE TITS、JSTAT、CIE、Physica A等期刊和AAAI、CVPR、IJCAI、ICDE等会议上发表论文60余篇，译箸三部。曾被中国科协评选为科学中国人2015年度人物（信息技术领域）。

于剑，北京交通大学教授，现任交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，北京交通大学人工智能研究院常务副院长。我国人工智能领域知名专家，入选教育部新世纪优秀人才支持计划，获霍英东教育基金会高等院校青年教师基金项目。计算机学报、软件学报、计算机研究与发展编委，中国计算机学会会士，中国计算机学会理事，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会理事，中国人工智能学会机器学习专委会副主任。著有《机器学习：从公理到算法》,《人工智能导论》执行主编，作为负责人承担北京市科委新一代人工智能方向的重点研发计划项目。

讲者信息

讲者简介：Cong Gao is currently a Professor with School of Computer Science and Engineering in Nanyang Technological University (NTU), and a co-director for Singtel Cognitive and Artificial Intelligence Lab for Enterprises@NTU (SCALE). Before joining NTU, he was an Assistant professor in Aalborg University, Denmark. Before that, he worked as a researcher at Microsoft Research Asia. From 2004 to 2006, he worked as a postdoc in University of Edinburgh. He received his Ph.D. in Computer Science from National University of Singapore in 2004. His general research interests are in Data Science. In particularly, his research focuses on geospatial data management, spatio-temporal data mining, recommendation, and mining social media. He has published in prestigious journals (e.g., VLDB Journal, TODS, TKDE) and conferences (e.g., VLDB, SIGMOD, ICDE, KDD, WSDM, SIGIR, WWW). His citation in Google Scholar was over 10000 with H-index 55. He served as a PC co-chair for E&A track of VLDB 2014. He serves as a PC vice-Chair for ICDE’18. He is an associate editor for ACM Transactions on Database Systems (TODS) and the vice Chair of ACM KDD Singapore chapter.

报告题目：GeoRich Data Management and Mining and its Applications

讲者简介：马晓磊，北京航空航天大学教授。主要研究领域包括公共交通系统优化、交通大数据分析及大规模交通网络建模。目前已在交通领域顶级期刊以及国际顶级会议上发表论文100余篇，授权专利20余项，获省部级特等奖等奖项4项。担任权威SCI/SSCI期刊IEEE Transactions on ITS、IET ITS、Transportation Research Part C等副主编及编委。入选国家万人计划青年拔尖人才、中国科协青年人才托举工程，北京市优秀青年人才，北京市科技新星，担任第十三届全国青联委员。

报告题目：基于大规模轨迹数据的货车自发编队模式挖掘

讲者简介：郑凯，电子科技大学教授，中国计算机学会数据库专委会和普适计算专委会委员，中国人工智能学会智能服务专委会委员。主要研究领域为时空数据管理、不确定数据库、内存数据库、图数据管理等。在数据库、数据挖掘等领域的重要会议和期刊发表论文200余篇，谷歌学术引用5000余次。曾获澳大利亚优秀青年基金（2013）、数据库国际顶级会议ICDE最佳论文奖（2015和2019）、APWeb-WAIM最佳论文和最佳学生论文奖（2017）以及WISE最佳论文奖（2017）。担任数据库国际会议的程序主席（APWeb 2016）和大会主席（DASFAA 2017），SCI期刊Distributed and Parallel Databases (DPD)和Data & Knowledge Engineering (DKE)编委，WWW Journal、Geoinformatica、Frontier of Computer Science客座编委。多年来致力于为政府、企业和个人应用提供智能数据管理、融合和分析的高效解决方案，曾主持和参与多项澳大利亚和中国的自然科学基金项目。

报告题目：基于时空预测和搜索技术的自动驾驶辅助变道系统

讲者简介：刘志远，东南大学教授，现任交通学院副院长，复杂交通网络研究中心主任。入选国家自科基金优青、江苏省“双创人才”、江苏省“青年双创英才”、东南大学“青年首席教授”，获评东南大学“五四青年奖章”。主要研究领域包括交通网络规划与管理、交通大数据分析与建模、公共交通、多模式物流网络等。发表学术论文百余篇，其中被SCI/SSCI期刊检索70余篇。担任交通研究领域知名SCI期刊ASCE Journal of Transportation Engineering以及IET Intelligent Transport Systems副主编，国际期刊Transportation Research Part E（SCI/SSCI）、Transportation Research Record（SCI）、Journal of Transport and Land Use（SSCI）编委。指导学生获得多项国内外大数据算法比赛奖项（均为前三名），包括被誉为“大数据比赛世界杯”的KDD CUP冠军（2020）和第二名（2019）及人工智能三大国际顶级赛事之一的IJCAI比赛冠军（2019），还包括2016年阿里巴巴天池大赛算法挑战赛冠军、2016年首届滴滴算法大赛-亚军、2017年美国TRB大会数据分析比赛优秀论文奖、2017年CCF大数据与计算智能大赛亚军、2017年Ucar Artificial Intelligence Cup冠军（IEEE computer society）、2018年阿里巴巴天池大赛冠军、2019年数字中国创新大赛大数据比赛一等奖等。

报告题目：A Data-driven Traffic Flow Model Based on Gaussian Process

讲者简介：汪炀，中国科学技术大学副教授，中国计算机学会传感器网络专业委员会委员，现任中国科大软件学院副院长。主要研究方向包括物联网、车联网与智能交通、分布式计算等。近年来在高水平国际会议和期刊上发表论文近百篇，其中车联网实时可靠通信研究成果在网络和分布式计算领域的国际顶级学术会议MOBICOM、INFOCOM、UBICOMP、ICDCS、IwQoS、SECON和车联网旗舰期刊IEEE Transaction On Vehicular Technology上发表论文10余篇，智能交通相关研究成果在人工智能和数据挖掘领域的国际顶级学术期刊或会议AAAI、IJCAI、TKDE、ICDE、ICDM上发表论文近10篇。因在车联网和智能交通领域的杰出研究被授予2017年度IBM 全球杰出学者奖（IBM Faculty Award）。

报告题目：以人为中心的时空数据计算-从稀疏感知到不确定性

讲者简介：李勇，清华大学电子系长聘副教授，国家重点研发计划项目负责人。聚焦城市科学与认知计算方向长期从事数据科学与智能方面的科研工作，在KDD、NeurIPS、WWW、UbiComp等国际会议与期刊发表学术论文100余篇（其中CCF A类70篇），文章引用10000余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖，10篇论文入选ESI高被引用论文。先后入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划、中国科协青年人才”托举工程”计划，获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。

报告题目：The Emergence of Urban Growth Patterns Driven by Human Mobility Behavior

讲者简介：王静远，北京航空航天大学副教授，中国计算机学会大数据专委会委员，中国城市科学研究会城市大数据专委会委员。研究兴趣为大数据与人工智能，具体包括智慧城市、计算金融以及智慧健康等。承担和参与国家自然科学基金重点/面上/青年项目、973项目、863“智慧城市”项目以及国家重点研发计划项目等多项，欧盟第六框架项目等国际合作与横向项目十余项。发表学术论文40余篇，申请国内专利9项、美国专利2项、AVS 标准提案1项。担任Frontiers of Computer Science 期刊 Managing Editor、ACM TIST、IET Smart Cities期刊编委。研究成果已经在中国移动、科大讯飞、腾讯地图、国家卫计委、北京市交通委等政府及企事业单位实际应用。

报告题目：基于时空大数据的城市疫情防控

讲者简介：郑渤龙，华中科技大学副教授。主要研究方向包括时空大数据管理与分析、高维数据管理和城市计算等。目前已在国际知名学术期刊和会议上发表40余篇学术成果，包括SIGMOD, VLDB, ICDE, WWW, TKDE, VLDBJ, TOIS, CIKM等。主持国家自然科学基金青年项目1项，国家自然科学基金“中欧人才项目”1项，湖北省自然科学基金面上项目1项。获得数据库与数据挖掘领域CCF A类会议VLDB 2020最佳论文之一（One of the Best Papers）、2020年度ACM SIGSPATIAL中国新星奖、数据库与数据挖掘领域CCF A类会议ICDE 2019年最佳论文之一（One of the Best Papers）、国际空间信息领域顶级会议ACM SIGSPATIAL GIS-CUP比赛2020年冠军和2019年荣誉奖（Honorable Mention）。

报告题目：面向供需感知的网约车巡航路径规划

讲者简介：王晶，北京交通大学副教授，主要研究方向包括时间序列分析与挖掘、异常检测、脑机接口、机器学习及其在医疗、交通、金融大数据的应用，在IJCAI、ACM MM、ECML PKDD、CNSNS、PRE、Nonlinear Dynamics、Physica A等重要国际学术刊物和会议上发表论文20余篇，主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后基金以及企业应用研究项目等多项。申请发明专利13项。

报告题目：从空-时-频维度理解生理信号数据

讲者简介：范晓亮，厦门大学信息学院（人工智能研究院）高级工程师。数字福建城市交通大数据研究所副所长，厦门市高层次留学人才。IEEE高级会员，中国计算机学会CCF高级会员，CCF服务计算/普适计算专委会委员，ACM SIGSPATIAL中国委员。研究兴趣包括城市感知与智能计算、数据治理与隐私保护。主持2项国家自然科学基金和10余项省部级或企业委托项目。在ISPRS JPRS、IEEE Trans. on TSC、ITS等期刊和AAAI、UbiComp等学术会议发表论文50余篇，申请/授权发明专利15/2项，出版译著1部，获2018年福建省科技进步一等奖。

报告题目：图神经网络在时空数据挖掘中的应用

讲者简介：万怀宇，北京交通大学副教授。现任计算机科学系副主任。中国中文信息学会社会媒体处理（SMP）专委会常务委员、秘书，中国计算机学会（CCF）会员，中国人工智能学会（CAAI）会员，IEEE member。期刊《Data Intelligence》编委。主要研究方向为数据挖掘与信息抽取，具体研究兴趣包括时空数据挖掘、社交网络挖掘、文本信息抽取、知识图谱应用等。已在AAAI、ICDE、ECML PKDD、DASFAA等学术会议和IEEE Trans. on ITS、KBS、JAMIA、JCST等学术期刊上发表学术论文40余篇。曾获中国人工智能学会人工智能科技进步奖一等奖。主持国家自然科学基金青年基金项目、国家重点研发计划子课题、其他省部级项目以及企业应用研究项目等10余项。申请发明专利20项，已获授权6项。