态势计算系列学术报告-深度时空数据分析与挖掘
栏目：态势计算
发布时间：2022-07-27
孙磊磊老师：
2017年于大连理工大学获得工学博士学位，2017年3月至2019年4月于清华大学从事博士后研究工作，现为北京航空航天大学计算机学院助理教授/硕士生导师。
目前已经在数据挖掘领域国际顶级学术期刊TKDE，数据挖掘领域国际顶级学术会议KDD，以及KAIS, TITS, CAIE, UbiComp, Information Sciences, JMSE等国际学术期刊会议等发表学术论文三十余篇。担任TKDE、TKDD、Information Fusion等国际学术期刊，以及KDD、IJCAI、AAAI、CIKM、ICDM、KSEM等国际学术会议审稿人。
讲座形式：
B站直播
直播时间：
2022年3月30日 10:00-12:00（本周三上午10点）
在数据挖掘领域，学者们通常是长期专注于一种或者一类数据对象。我们认为不同类型的数据对象也存在一定的关系，并且认为时空数据是一种广泛存在的数据形式，许多数据都可以形式化为时空数据。本报告讨论如何看待数据的多样性，并从时空数据的角度出发，构建统一的表示框架。在此基础上，介绍深度时空网络在交通流量预测、流速预测、站点需求量预测、OD需求量
