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　　近日，我校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2022级研究生王辰昊、邓诗涵、徐伟恺、孟飞宇在数据挖掘顶级会议KDD 2024和自然语言处理顶级会议ACL 2024上连续发表研究成果。

　　2022级硕士生王辰昊以第一作者在KDD 2024发表论文《Multi-Scale Detection of Anomalous Spatio-Temporal Trajectories in Evolving Trajectory Datasets》（作者：王辰昊，陈力思，商烁[通讯作者]，Christian S. Jensen，Panos Kalnis）。本文针对轨迹异常检测开展研究，提出了一种能够在多尺度上检测轨迹时空异常的模型，称为MST-OATD。模型首先计算并融合多尺度上的轨迹时空特征，并在不同尺度上推理正常路线，最后通过轨迹在时空上的重构来检测异常。同时，提出一种基于概率和排序的训练集更新策略，在收集到新的轨迹数据时迭代更新训练集，达到实时更新模型的效果。在两个大规模真实数据集上的实验证明了模型的有效性。

　　2022级硕士生邓诗涵和徐伟恺以共一作者在ACL 2024发表主会长文《Mobile-Bench: An Evaluation Benchmark for LLM-based Mobile Agents》（作者：邓诗涵*，徐伟恺*，孙宏达*，刘伟，谭涛，刘剑锋，李昂，栾剑，王斌，严睿，商烁[通讯作者]）。随着大语言模型（LLM）的显着进步，基于LLM的智能体已成为人机交互领域的研究热点。 然而，基于LLM的移动代理缺乏可用的基准。本文提出一种用于评估基于LLM的移动代理功能的新颖基准Mobile-Bench。首先，通过整合收集的API来扩展常规的UI操作，以加快任务完成的效率。随后，通过将真实用户查询与法学硕士的增强相结合来收集评估数据。为了更好地评估移动代理的不同级别的规划能力，数据被分为三个不同的组：SAST、SAMT和MAMT，反映了不同级别的任务复杂性。此外，引入了一种更准确的评估指标，名为CheckPoint，以评估基于LLM的移动代理在其规划和推理步骤中是否达到了关键点。

　　此外，团队2022级硕士生孟飞宇以共同一作在KDD 2024上发表论文《ROTAN: A Rotation-based Temporal Attention Network for Time-Specific Next POI Recommendation》，2022级硕士生徐伟恺以共同一作在ACL 2024上发表论文《DetermLR: Augmenting LLM-based Logical Reasoning from Indeterminacy to Determinacy》。

　　KDD是数据挖掘领域顶级会议，位列中国计算机学会推荐国际会议A类。本年度会议投稿约2000篇，录用率仅为20%，会议将于今年8月在西班牙巴塞罗那召开。ACL是自然语言处理领域顶级会议，位列中国计算机学会推荐国际会议A类，会议将于今年8月在泰国曼谷召开。

　　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由国家青年人才商烁教授于2019年创建，近年来围绕大数据、人工智能、智能舆情分析、智能时空计算等方向开展深入研究。团队现有教授、研究员4人，博士、硕士研究生30余人，累计发表相关研究领域CCF A类论文100余篇，承担5项国家自然科学基金重点项目。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）。