喜报 | 我所一篇论文荣获CCF NDBC 2022 “萨师煊优秀学生论文奖”

发布时间：2022年08月23日

      第39届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2022）于2022年8月19日至21日在山东省威海市成功举行，由我所2020级硕士研究生彭文闯、郭晟楠老师、万怀宇老师、林友芳老师合作完成的论文《面向交通事故预测的时空多模态点过程》荣获本次会议“萨师煊优秀学生论文奖”。

      NDBC会议由中国计算机学会（CCF）主办，是中国数据库领域的最高学术会议，每年举行一次。该会议主要关注数据库技术所面临的新的挑战问题和研究方向，着力反映我国数据库技术研究的最新进展，为中国大陆、香港、台湾、澳门和海外华裔数据库研究者、开发者和用户提供一个大中华数据库论坛，交流有关数据库研究与应用的成果和经验，探讨数据库领域所面临的关键性挑战问题和研究方向，至今已成功举办 39 届。

      CCF 中国数据库学术会议于2022年2月4日开始面向广大学者开始征文，征文范围包括了数据挖掘和知识发现、机器学习与数据库等在内的36个领域。我所两位同学彭文闯和魏远同时投稿至CCF 中国数据库学术会议并中稿，且彭文闯同学发表的《面向交通事故预测的时空多模态点过程》经过激烈的线下答辩，最终荣获"萨师煊优秀论文奖"。并被推荐至计算机学报。

      《面向交通事故预测的时空多模态点过程》主要研究的问题是如果根据发生在城市区域内历史的交通事故事件序列，预测下一个交通事故发生的时间（精确到分钟）和所在区域。然而实现准确的交通事故预测具有很大的挑战。首先，交通事故数据同时由蕴含不同语义特征的时间模态信息和空间模态信息组成， 如何充分利用这两类模态信息，挖掘交通事故发生的时空模式是一个值得深入思考的问题。其次，交通事故序列具有异步性，目前被广泛采用的序列建模方法无法刻画不均匀的时间间隔对交通事故间关联性的影响。针对上述挑战，本文提出了一 种面向交通事故预测的时空多模态点过程模型（Multimodal Spatial-Temporal Point Process, MSTPP）。我们在两个真实的交通事故数据集上进行了实验，实验结果表明 MSTPP 在预测下一个交通事故发生的时间和地点两个预测任务上均获得了最好的预测效果。