我所研究生赴加拿大温哥华参加NeurIPS 2024国际学术会议

发布时间：2025年1月05日

       2024年12月10至15日，我所博士生林彦（已毕业）、贡乐天和硕士生陈晗阳代表团队参加了第38届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2024），以海报形式展示了我所被该会议录取的3篇论文。

博士生贡乐天（左一）、已毕业博士生林彦（左二）及硕士生陈晗阳（右一）会场合影

      NeurIPS是中国计算机学会（CCF）认定的A类国际学术会议。本届会议共接收投稿15671篇，录用率25.8%。NeurIPS与ICML（国际机器学习大会）和ICLR（国际学习表征大会）被视为机器学习领域的三大顶会，指引着机器学习领域的研究方向。

      我所被录取的3篇论文是在林友芳、万怀宇、郭晟楠三位老师的指导下完成的，主要解决了基于位置服务中签到序列的语义挖掘问题、时间序列预测任务中长期依赖捕获及效率优化问题、交通信号控制任务中数据缺失情况下的有效控制问题。

      论文Mobility-LLM: Learning Visiting Intentions and Travel Preferences from Human Mobility Data with Large Language Models主要解决了基于位置服务中签到序列的语义挖掘问题，论文引入了访问意图记忆网络(VIMN)来捕获每条记录的访问意图，以及人类旅行偏好提示共享池(HTPP)来指导 LLM 了解用户的旅行偏好。该论文代码公开在https://github.com/LetianGong/Mobility-LLM。

Mobility-LLM论文海报

      论文PGN: The RNN's New Successor is Effective for Long-Range Time Series Forecasting主要解决了时间序列预测任务中长期依赖捕获及效率优化问题，论文利用历史信息提取(HIE)层及门控机制有效将信息传播路径降至O(1)，并提出了TPGN时间建模框架以增强模型长程时间序列预测任务中的性能。该论文代码公开在https://github.com/Water2sea/TPGN。

PGN论文海报

      论文DiffLight: A Partial Rewards Conditioned Diffusion Model for Traffic Signal Control with Missing Data主要解决了交通信号控制任务中数据缺失情况下的有效控制问题，论文利用部分奖励条件扩散模型（PRCD）以避免缺失奖励进行造成的混淆，并提出时空Transformer架构和扩散交流机制（DCM）以促进路口间的交流与协同。该论文代码公开在https://github.com/lokol5579/DiffLight-release。

DiffLight论文海报