題目：基于關聯分析的鐵路旅客同行預測方法

時間：2021年9月8日16:30-18:00

地點：南充校區第四教學樓4313

主辦單位：南充校區、科研處

主講人：王欣（博士生導師）

內容簡介：

隨著運輸技術的快速發展，鐵路已成為人們出差、度假、探親所選擇的主要出行方式之一。與此同時，旅客共同出行（以下簡稱同行）的行為特征也越來越普遍。依據旅客間的同行關系，可以構建同行關系網絡；而對該網絡中潛在的鏈接進行預測，將有助于提供個性化的服務和產品。

本講座圍繞這一系列問題，展開探討。首先對傳統的圖模式關聯規則進行擴展，提出了兩類“同行圖模式關聯規則”，用于預測新的同行關系和未來的同行頻次。隨后，將上述規則挖掘計算的問題分解為頻繁同行模式挖掘、規則生成以及關聯分析3個子問題，并設計了有效的分布式和集中式的算法。通過在大規模真實數據集上的測試，證明了所提方法能夠高效且準確地預測旅客同行關系網絡中潛在的同行關系，且兩類規則的預測準確率均高于50%，遠高于傳統方法（Jaccard，24%）。

主講人簡介：王欣，英國愛丁堡大學計算機博士，美國卡內基梅隆大學訪問學者，研究員，博士生導師，四川省學術和技術帶頭人后備人選，國家自然科學基金、教育部學位中心通訊評議專家，ACM/IEEE/CCF會員，CAAI終身會員。先后主持國家重點研發計劃子課題、國家自然科學基金、留學回國人員基金、國家重點實驗室開發課題等項目，發表論文40余篇，申請專利40余項。研究方向：數據庫理論與系統、大數據分析（社交網絡、交通等）、人工智能（知識庫問答方向）等。