我們提出了一套領先的系統性的研究框架去解決智慧城市智能交通領域的各方面研究課題。這些課題由數據端到應用端，至下而上包括以下關鍵研究問題：（1）基於空間眾包技術的交通數據采集與融合問題；（2）基於深度神經網絡的復雜交通模型問題；（2）基於復雜交通模型的實時空間查詢處理問題。我們初步的研究成果已經發表在了國際頂級會議期刊上（包括SIGMOD、VLDB、CIKM、TKDE燈）。
時空眾包問題
我们重点研究如果利用众包技术进行多源交通数据的采集及融合，从而以合理的成本获取高质量的交通监测数据。在初步研究中，我们已经开发出了一套能够用于top-k排序问题的众包算法，这一算法有潜力能解决多源不准确的交通观测数据的融合问题。相关研究成果发表在SIGMOD、VLDB等国际会议上。
利用深度學習技術解決交通數據處理問題
單一的交通模型由於缺乏信息的表達能力，這有礙於為智能交通應用中引入更先進的時空查詢處理。因此，我們提出了一種不僅能夠包含豐富的時空信息，並且能夠支撐實時交通查詢的復雜交通模型。為產生該模型，我們引入了數據挖掘領域和機器學習領域中的話題模型和深度學習技術。這些技術能夠很好地將空間社交網絡上的文本信息與交通的時空信息相結合，從而獲得強於傳統交通模型的的信息表達能力。相關研究成果發表於IJCAI、SIGIR、TIST、SIGMOD、ICDE、CIKM、GeoInformatica等。
時空查詢處利技術
我們致力於為能應用於各種空間應用的高級時空查詢提供高效快速的索引方案。高級的實時空間查詢往往受計算復雜度所限制，為了解決這一問題，我們設計了實時的索引算法，有效地利用了智能交通網絡地拓撲結構去保證高效地索引去提供快速地准確/近似查詢。相關研究發表於VLDB、TKDE和GeoInformatica。
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