题目

时空数据中事件的识别与理解

讲座内容

智能手机以及各式各样传感器的普及应用产生了丰富的时空大数据，这些数据中蕴含了大量城市中发生的事件。如何挖掘这些事件对智慧城市应用具有重要意义。据最近的统计，社交媒体系统的用户数目高达：Facebook 2,700,000,000，Twitter 330,000,000，Flickr 112,000,000，Foursquare 191,000,000，WeChat 1,170,000,000，Sina Weibo 523,000,000。社交媒体数据的共同特性是，除了包含文本/图像/视频等类型的语义信息，并且含有其产生的时间以及地点等内容。这种丰富的数据结构记录了用户参加各式活动的内容，以及时间和地点。可以看作用户的社交“脚印”。海量的媒体数据为数据挖掘技术提供了丰富数据资源。本讲座是基于我们近几年对社交媒体事件识别的研究共工作。通过介绍社交媒体的数据基本特性，提出了事件在时序、地理、文本联合空间中的产生式模型，并给出基于数据流的事件识别算法。进一步，我们给出了事件的动态层次模型以及时序关联模型。该模型将事件的识别与理解封装在一起。

报告人

巩志国教授  澳门大学

报告人简介

巩志国现为澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室教授以及计算机与信息科学系教授、系主任。1998在中国科学院获得博士学位。现阶段主要从事机器学习与数据挖掘研究工作。其主要成果发表在SIGIR/CIKM/IJCAI/ICDE/VLDB/SIGMOD/KDD/AAAI/TODS/TIST/TKDE/TKDD/VLDBJ等国际会议与期刊上。为IEEE/WIC/ACM WI/IAT 2012，WAIM2014，以及APWEB-WAIM2018大会主席，ICDE2019与IJCAI2019地方主席，PAKDD2019与IEEE ICBK2021程序委员会主席。任期刊World Wide Web Journal/Distributed and Parallel Databases/International Journal of Wavelets，Multiresolution and Information Processing的编委。

主持人

官全龙 方良达

时间&地点

2023年3月23日（周四）下午2：00

富力教学楼205室

组织单位

信息科学技术学院

网络空间安全学院

广东智慧教育研究院