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喜报|我所一篇关于开源物流数据集的研究被国际顶级数据挖掘会议KDD录用
发布时间：2024年06月05日
由我所师生与阿里菜鸟、香港科技大学（广州）、新加坡国立大学合作完成的一篇论文LaDe: The First Comprehensive Last-mile Delivery Dataset from Industry。被国际顶级会议ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’24)录用，该论文由我所林友芳老师、万怀宇老师、博士生温浩珉、毛潇苇和和阿里菜鸟吴黎霞、胡浩源、单尔刚、郑建滨、楼俊鸿，香港科技大学（广州）梁宇轩、杨柳青，新加坡国立大学夏宇彤、Roger Zimmermann共同合作完成。
最后一公里物流揽派（简称末端揽派）数据集，对于物流、供应链管理和时空数据挖掘研究至关重要。尽管已经开发了大量算法，但在该领域中缺乏被广泛接受的、公开可用的末端揽派数据集以支持各种研究。因此，我们开源了第一个公开可用的末端揽派数据集LaDe（Last-mile Delivery），该数据集来源于阿里菜鸟网络，包含千万级别的包裹。LaDe具有以下三个特点：(1) 大规模：包括6个月内，2万名快递员的上千万个包裹。(2) 信息全面：提供原始包裹信息，包括位置和时间要求，以及任务事件信息，记录了快递员接受和完成任务（揽收/派送）的时间和地点等事件，此外，还提供了快递员详细轨迹信息和路网信息。(3) 多样性：数据集涵盖来自不同场景的数据，包括包裹揽收和派送，并覆盖多个不同规模的城市，每个城市都具有独特的时空模式。我们在三个任务上运行多个经典基准模型对LaDe进行了验证。我们希望LaDe的大规模、全面性和多样性等特征能够为时空数据挖掘、供应链研究等领域的学者和从业人员提供新的研究挑战和机会。
数据集网址： https://huggingface.co/datasets/Cainiao-AI/LaDe