近日，資料管理與資料庫領域的國際頂級學術會議第38届國際數據工程會議（International Conference on Data Engineering，ICDE 2022）公佈論文錄取結果，我校計算機科學與工程學院（網路空間安全學院）2020級博士生劉順程為第一作者撰寫的論文《Detecting Loaded Trajectories for Hazardous Chemicals Transportation》、2018級博士生陳宣浩為第一作者撰寫的論文《Influence-aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing》被接收，届時他們將在會議上展示成果並進行學術報告。
ICDE是電力與電子工程師協會（IEEE）舉辦的旗艦會議，與SIGMOD、VLDB並稱資料管理與資料庫領域的三大國際頂級學術會議，入選中國電腦學會（CCF）推薦的A類國際學術會議。ICDE會議長文的平均錄取率為20%左右，這些論文涵蓋了數據科學領域各項前沿工作。
圖1論文《Detecting Loaded Trajectories for Hazardous Chemicals Transportation》危化品運輸檢測系統框架圖
危險化學品的運輸可能會造成重大的生命、環境和財產相關的損失，囙此必須建立健全的監管系統，以降低在運輸危險化學品時發生事故的風險。現如今，世界各國的監管部門都使用GPS感測器來監控運輸卡車的原始軌跡，但卻很難確定出裝載有危險化學品的軌跡，即載貨軌跡，而這對於危險化學品運輸過程的管理是至關重要的。具體來說，載貨軌跡是運輸卡車在行駛過程中裝載有危險化學品時所產生的軌跡，也是原始軌跡的某個子軌跡。原始軌跡中的駐留點反映了運輸卡車潜在的裝載和卸載行為，為識別載貨軌跡提供了一些可行性。然而，直接使用駐留點識別載貨軌跡通常會得到較差的結果：駐留點處往往存在複雜的駐留場景，以及都市中可能包含大量的裝載和卸載位置。
為了解决上述問題，2020級博士生劉順程（導師：鄭凱）為第一作者的論文《Detecting Loaded Trajectories for Hazardous Chemicals Transportation》（作者：劉順程、許志、任慧敏、何天賦、韓博洋、鮑捷、鄭凱、鄭宇）提出了一種載貨軌跡探測框架，以準確地從原始軌跡中識別載貨軌跡。該框架將原始軌跡處理為一組候選軌跡，將每個候選軌跡進行編碼，並使用候選軌跡的編碼來檢測識別載貨軌跡。實驗證明，本文提出的探測框架在真實數据集上的具備較高的準確率。
圖2論文《Influence-aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing》空間眾包任務分配算灋流程圖
隨著智能手機的快速發展，空間眾包問題受到了學者們的廣泛關注。如何使任務分配最優化是空間眾包的關鍵問題之一。考慮到工人對任務的偏好程度不同以及任務發佈者存在要求執行任務的工人在社交網絡上傳播任務資訊的潜在需求，2018級博士生陳宣浩（導師：鄭凱）為第一作者的文章《Influence-aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing》（作者：陳宣浩、趙豔、鄭凱、楊彬、Christian S. Jensen）提出了基於影響力的任務分配框架，在最大化任務分配數量的同時，最大化工人-任務影響力。論文首先通過工人執行任務的歷史資料挖掘工人對於不同類型的任務的偏好。其次，考慮到工人和任務的空間分佈，提出了“Historical Acceptance”方法度量工人執行任務的概率。隨後提出了“Random reverse reachable-based Propagation Optimization”算灋來計算工人獲知任務資訊後在社交網絡上的資訊傳播範圍。基於上述三種要素，提出了三種影響力感知的任務分配算灋。提出的算灋在真實數据集上表現優異。
電子科技大學數據智慧與認知團隊由鄭凱教授和顧實教授共同組建，現有教授3人，副教授4人，研究生一百餘人。團隊現時重點關注的研究方向包括：智慧資料庫系統、時空資料挖掘、自動駕駛、推薦系統、醫療影像分析、智慧都市、類腦智慧等。近三年在SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD等頂級會議和期刊發表論文50餘篇，在大數據和人工智慧領域產生了較大的國際影響力。團隊為長期參與學習和研究的大學生配備良好的軟硬體條件，並由一線青年教師和資深博士進行科研指導。多數學生在本科階段即可發表高水准學術成果。現時，團隊承擔和參與多項國家自然科學基金重點專案、科技部重點研發計畫課題、以及校企合作項目。