即可将网页分享至朋友圈
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2022级博士研究生饶漩、李科、樊思琪、2023级博士研究生周偲琳、2024级博士生王东升,2023级硕士研究生王鸿宇、2024级硕士研究生冯睿翔分别撰写的10篇论文相继被人工智能顶会KDD2025(3篇)、IJCAI2025(5篇)和ACL2025(2篇)接收。
KDD(ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)、IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)、ACL(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)均位列CCF推荐会议A类,其中KDD本轮投稿近2000篇,录取率仅为18.4%,IJCAI本轮投稿5400余篇,录取率仅为19.3%。
部分代表性成果介绍如下:
2022级博士研究生李科以第一作者撰写的论文《Beyond Locations: A Motion Range-Aware Similarity Join》(作者:李科,陈力思,商烁【通讯作者】,Christian S. Jensen,Panos Kalnis)被KDD 2025接收。该论文提出了一种面向运动范围的新型轨迹相似性连接方法——IS-Join。该研究针对现有方法仅基于离散位置样本、难以捕捉对象实际运动轨迹的问题,创新性地引入“运动范围”概念,并基于运动范围重叠程度提出相似性度量方法。在解决方案上,设计了混合型Ball-tree索引结构与重分区策略,并结合预筛选与剪枝技术,实现了高效的候选过滤与连接计算。在真实轨迹数据集上的实验表明,IS-Join在查询效率上相比现有方法可提升最高达3倍性能。该成果为城市出行分析、交通监测、野生动物追踪及接触追溯等应用提供了新的技术支撑。
图1 论文《Beyond Locations: A Motion Range-Aware Similarity Join》提出的HBall-Tree索引结构
2023级博士研究生周偲琳以第一作者撰写的论文《Blurred Encoding for Trajectory Representation Learning》(作者:周偲琳,陈瑶【通讯作者】,商烁【通讯作者】,陈力思,何炳胜,Ryosuke Shibasaki)被KDD2025接收。该研究聚焦轨迹(Trajectory)表示学习,与现有将原始 GPS 轨迹转换为网格或道路轨迹的方法不同,该论文提出了一种模糊编码方式,通过逐渐降低 GPS 坐标的精度,以创建具有多个层次的分层Patch Trajectory。低层次的Patch较小,保留了细粒度的时空细节,而高层次的Patch较大,捕获了整体旅行模式。为了使不同层次的补丁相互补充,该论文提出一个具有金字塔结构的编码器-解码器架构。在不同层次的Patch Trajectory上,使用Transformer学习当前层次的Patch嵌入,而池化模块为编码器中的更高层次准备输入,上采样为解码器中的较低层次提供指导。该方法参数量小,训练速度快,不需要外部路网等数据,可迁移性强,为轨迹存储、分析等城市智慧任务提供了新的技术方案。
图2 Patch Trajectory的优势
图3 模糊编码流程
2024级博士研究生王东升以第一作者撰写的论文《Generative Next POI Recommendation with Semantic ID》(作者:王东升,黄玉喜,高莘,商烁【通讯作者】,王怡帆,黄城瑞)被KDD 2025接收。该论文提出了一种基于语义ID的生成式的下一个POI推荐方法。该研究聚焦于POI之间的语义信息构建具有语义相关性的语义ID表示,相较于传统的随机ID,语义ID的使用增强了大语言模型LLM对POI之间语义相关性的理解能力。
图4 随机ID与语义ID的区别
在解决方案上,研究采用残差量化网络RQVAE对POI的“类别,空间,时间以及协同信号”等信息进行量化得到具有语义的码本信息。然后将原本的ID表示映射为语义ID表示,并基于生成式的LLM进行微调,从而实现下一个POI的推荐。在三个真实用户签到数据集上的实验结果表明,该研究提出的方法在多个指标上都达到了最优的表现。
图5 《Generative Next POI Recommendation with Semantic ID》的整体框架
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级青年人才商烁教授于2019年创建,近年来围绕大数据、大模型、智能时空计算、智能防灾减灾等方向开展广泛而深入的研究。团队现有博士生导师5人,包括4名国家级青年人才,博士、硕士研究生40余人,累计发表相关研究领域CCF A类论文150余篇,承担2项国家重点研发计划和6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),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。
编辑:刘瑶 / 审核:王晓刚 / 发布:陈伟