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科學研究
重慶大學計算機學院大數據領域研究動態
作者:    時間:2018-05-18    浏覽量:

    大數據(Big Data)是包括結構化、半結構化和非結構化數據的數據集合,需要在海量數據中去研究或分析某一類事物的特質。近年來,我院衆多教師和團隊致力于大數據領域的研究,在理論和應用方面均取得顯著成果,目前已經在公共交通、國民醫療、資源監測、社交網絡、公共服務等方面得到應用。

一、公共交通

陳超副教授團隊基于車聯網的大數據應用與智慧城市研究,創新研究了基于出租車軌迹數據挖掘的城市動態特性理解。以出租車爲泛在的傳感網絡,創新司機尋客、載客策略方法提高司機收入,利用分離樹的在線異常軌迹檢測方法防止乘客被宰客,並基于貝葉斯推理的多元數據融合乘車意圖推測方法爲司機和乘客提供及時精准的推薦服務,從而爲司機、乘客及城市規劃人員等提供豐富智能服務。


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此外,其團隊的“基于多源城市大數據融合的智能路徑規劃研究”,可向司機推薦風景最美行車路線規劃方法、省油行車路線推薦方法等,滿足日益複雜多樣的用戶出行需求,實現個性化推薦服務;“面向綠色出行的智慧城市新型交通模式研究”則面向建設綠色城市的需求,利用實時用戶位置、車輛狀態等信息(信息流),挖掘夜間出租車乘客出行的時空模式,設計夜班公交出行系統,探索新型城市交通模式(人流、物流),逐步逼近智慧城市美好願景。


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曾令秋副教授團隊自2015年起,與重慶恒通客車有限公司合作開展基于關鍵區域的良好駕駛技術挖掘和評價系統研究,對公交車輛行駛過程數據進行挖掘與分析,獲得優秀的駕駛行爲參數。在獲取關鍵區域的良好駕駛行爲參數後,通過設計的移動APP實時采集公交車行車數據,並利用評估模型將實時數據和曆史數據進行分析比對形成評價結果。駕駛員可按地圖回放曆史駕駛過程,發現自己駕駛行爲的不足之處,從而改進駕駛行爲、降低行車能耗,促進環境保護。


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二、國民醫療

馮永教授、李學明教授、李季副教授、陳乙雄博士參與研發的重慶市重點産業創新專項“藥械産銷鏈大數據全程智能監管服務平台與應用示範”,爲醫療行業主管部門、醫藥企業、醫療機構等用戶提供服務。

該項目突破了大數據4項關鍵技術,研發了互聯互通、兩票制監管、數據可視化、綜合監管4個核心系統,從而構建藥械産銷鏈大數據全程智能監管服務平台。行業主管部門可利用平台實現産銷流向追溯與召回、資質證照管理、績效評價、兩票制監管等功能;經營企業可使用供應商、銷售、績效等管理功能;醫療機構可查看供應商、藥事管理、藥械追溯等功能。

三、資源監測

鄭林江副教授、劉衛甯教授、馮永教授團隊根據我國礦山從業人員數量衆多、職業危害監管難度大的問題現狀,參與研發了“礦山職業危害預警信息數據庫與監測監管第三方支撐平台”。利用互聯網和大數據技術,建立礦山職業危害預警信息數據庫,構建了基于雲計算和大數據的職業危害監測預警第三方支撐平台,該研究成果現已在典型礦區進行示範應用。


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職業危害監測預警第三方服務平台邏輯結構

古平老師團隊在“河南油田知識管理系統關鍵技術設計”項目中,綜合利用知識圖譜技術、自然語言處理技術、搜索引擎技術等,實現了對油田勘探、生産、存儲領域知識的挖掘和自動分析,解決了知識庫構建、分享和應用中的若幹關鍵問題,如知識的多源采集、非結構和半結構知識抽取、知識地圖構建、細粒度知識加工與提煉等。

四、社交網絡

周尚波教授團隊在社交網絡大數據研究方面,參與了重慶移動”官方微博監測研究,利用爬蟲與數據挖掘等技術,對微博回複負面情感信息進行提取,進而分析微博的影響力等。



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     微博分析                微博轉發深度關系圖

馮永教授、尚家興博士的大數據驅動的社交網絡影響力最大化問題研究,從海量的大數據入手,提出了大數據驅動的影響力最大化問題模型,以解決在給定的社交網絡中找到影響力最大的用戶群體的問題。該項目相關研究成果已在新浪微博、LiveJournalOrkut等大規模數據集上進行了應用驗證。


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大數據驅動的影響力最大化問題研究框架

五、公共服務

古平副教授團隊“基于數據挖掘的住房公積金收益預測模型研究”項目,利用神經網絡和時間序列分析模型,對重慶市住房公積金中心的沈澱資金進行了預測、分析,進而對公積金中心貼息貸款規模、投資方案等進行了多目標優化輔助決策,在保證中心流動資金安全性的同時,提高了資金運作的收益率。

鍾將教授、馮永教授、李學明教授、尚家興博士和劉大江博士參與研發的國家重點研發計劃“專業內容知識服務衆智平台與應用示範”,面向知識服務應用,建立開放式專業內容知識服務平台,提供衆智化在線知識問答、個性化知識求解、知識競價交易等知識服務與運營能力;創新知識服務新模式,探索跨領域融合,線上線下相結合的知識服務新形態,特別是知識服務業與互聯網教育、制造業、出版業等跨界融合的模式,並將開展相關的實證應用示範。

汪成亮教授團隊在智能環境服務社會研究方面,承擔了國家自然科學基金面上項目,通過對于多尺度、多粒度、多模態的時空大數據智能挖掘分析,學習出智能環境中人的活動規律和模式。


五、基礎技術研究

鄭林江副教授、鍾將教授、馮永教授、李學明教授、李季副教授參與研發的國家863計劃“基于內存計算的實時大數據關鍵技術和系統”,其子課題“數據分片與組織技術研發與應用”圍繞圖數據和交通大數據,建立數據劃分策略和組織管理技術,以提高其組織與查詢效率。

馮永教授、周尚波教授針對用戶檢索意圖模糊或輸入圖像語義信息不明確的場景,參與研發了國家自然科學基金“語義深度理解驅動的圖像及文本統一檢索研究”,將機器學習和似物檢測技術相結合,提出了異構數據空間映射與歸一化算法,構建了特征向量統一模型,最終實現高效、准確、富含語義的圖文統一檢索。

存儲技術是物聯網大數據時代中雲(雲計算大數據平台)、管(物聯網)、端(嵌入式智能終端)的重要基礎,然而目前的存儲系統在高效性、可靠性、可擴展性、低能耗等方面表現出嚴重不足。我院研究員劉铎老師及其團隊根據此情況,參與了“面向大數據的新型存儲體系結構研究”,結合新型非易失性存儲器的技術優勢,開展面向內存計算、物聯網與大數據應用等方面的研究,設計基于新型非易失性存儲器的訪存行爲控制與管理策略,從而有效提升內存計算及大數據存儲效能。