明早9點大講堂 | 時空大數據和深度學習在交通事故預測上的應用

雷鋒網AI研習社訊：交通事故預測是一個重要且困難的研究問題。在較大時空范圍內的預測尤其困難。主要原因是交通事故在時空上相對稀疏，以及不同地理環境(如城鄉)造成的時空異質性(spatial heterogeneity). 本次公開課將討論利用深度學習模型和時空大數據預測交通事故的最新工作。同時還將介紹其他時空數據挖掘和城市計算的研究問題及相關進展。

分享主題

時空大數據和深度學習在交通事故預測上的應用

分享嘉賓

周遜， 于明尼蘇達大學計算機系獲博士學位。現為美國愛荷華大學商學院管理科學系助理教授。主要研究方向為時空數據挖掘和分析，城市計算，地理信息系統。多篇論文發表于KDD, ICDM, CIKM, TKDE 等國際頂級會議和期刊，并多次擔任其程序委員會委員和審稿人。聯合主編Encyclopedia of GIS 第二版。

分享提綱

1. 方向背景: 時空大數據，時空數據挖掘，城市計算。

2. 交通事故預測的研究進展和難點，數據融合。

3. Hetero-ConvLSTM 方法: 基于ConvLSTM 深度模型的事故預測方法。(KDD 2018: Hetero-ConvLSTM: A Deep Learning Approach to Traffic Accident Prediction on Heterogeneous Spatio-Temporal Data)

4. 其他時空數據和城市計算問題及研究進展。

分享時間

北京時間 10 月 24 日（周三） 09：00

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直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/576

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