喜报 | 我所一篇论文被国际顶级学术期刊IEEE TKDE录用

发布时间：2024年04月30日

      由我所师生合作完成的一篇论文Micro-Macro Spatial-Temporal Graph-based Encoder-Decoder for Map-Constrained Trajectory Recovery被CCF A类国际顶级期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）录用，该论文由我所博士生韦统龙、林彦和林友芳老师，郭晟楠老师、万怀宇老师以及本科生章澜合作完成。

      在智能交通系统中，恢复稀疏轨迹中间缺失的GPS点，同时保证恢复的轨迹点约束在路网上，可以深入了解用户的移动行为。尽管最近的研究已经展示了通过端到端方式实现地图约束轨迹恢复的优势，但它们仍然面临两个重大挑战。首先，现有的方法大多是基于序列的模型。它们很难全面捕获每个轨迹的微观语义，包括每个GPS点的信息和两个GPS点之间的移动。其次，现有的方法忽视了宏观语义的影响，即道路路况和由一组轨迹反映出的人们的共享出行偏好。为了解决上述挑战，我们提出了一种融合轨迹微观和宏观语义信息的时空图框架（MM-STGED）。具体来说，我们将每条轨迹建模一个图，以有效地描述轨迹的微观语义，并设计了一种新颖的消息传递机制来学习轨迹表示。此外，我们提取轨迹的宏观语义，并将它们进一步融入到一个精心设计的基于图的解码器中，以指导轨迹恢复。在两个真实世界轨迹数据集上构建的具有三种不同采样间隔的稀疏轨迹上进行的广泛实验证明了我们提出的模型的优越性。