北理工團(tuán)隊(duì)獲CCF-A類頂級(jí)會(huì)議KDD 2021最佳論文提名獎(jiǎng)
發(fā)布日期：2021-08-27 供稿：計(jì)算機(jī)學(xué)院
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大會(huì)上宣布最佳論文提名獎(jiǎng)
近日，CCF-A類,、國際數(shù)據(jù)挖掘頂會(huì) KDD 2021宣布最佳論文獎(jiǎng)項(xiàng),，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院王國仁、劉馳教授團(tuán)隊(duì)獲得應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)方向（Applied Data Science Track）最佳論文提名獎(jiǎng),，這也是北理工首次獲得CCF-A類論文最佳論文類獎(jiǎng)項(xiàng),。KDD 2021大會(huì)共收到1541篇有效投稿，其中接收238篇論文,，接收率僅為15.4%,；共授予最佳論文獎(jiǎng)3項(xiàng)，比例為0.2%,。第一作者王昊為軟件工程專業(yè)2017級(jí)本科生,，導(dǎo)師是劉馳教授，曾獲得2021年徐特立獎(jiǎng)學(xué)金,。
獲獎(jiǎng)?wù)撐念}為《Energy-Efficient 3D Vehicular Crowdsourcing For Disaster Response by Distributed Deep Reinforcement Learning》,。面向?yàn)?zāi)害救援等應(yīng)急響應(yīng)場景,，如何有效采集環(huán)境和生命體征數(shù)據(jù)是成功應(yīng)對(duì)的關(guān)鍵。由無人機(jī)和無人駕駛汽車等無人平臺(tái)組成的車輛眾包可協(xié)助救援隊(duì)從采集點(diǎn)（例如幸存者可能地點(diǎn)和火災(zāi)現(xiàn)場）收集上述數(shù)據(jù),，從而提供了一種有效的協(xié)助災(zāi)難救援方式,，目標(biāo)是以最大限度地提高收集的數(shù)據(jù)量、區(qū)域公平性,、能源效率,，同時(shí)最大限度地減少由于傳輸速率有限而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失。為此,，論文提出了一種分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架DRL-DisasterVC(3D),，一個(gè)帶有重復(fù)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制(RER) 以提高學(xué)習(xí)效率，并使用裁剪目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)來提高學(xué)習(xí)穩(wěn)定性,，進(jìn)一步使用具有多頭關(guān)系注意力(MHRA)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空間建模,，并且添加輔助像素控制技術(shù)(PC)進(jìn)行空間探索。論文研制了一種名為「DisasterSim」的新型災(zāi)難響應(yīng)模擬器,，通過大量仿真實(shí)驗(yàn)表明所提算法在能效方面優(yōu)于五種基線方法,。
論文中實(shí)現(xiàn)的面向?yàn)?zāi)害救援的多無人機(jī)群體智能系統(tǒng)
劉馳教授團(tuán)隊(duì)長期從事移動(dòng)群體感知、無人邊緣群體智能等方面的研究工作,，以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)群體長時(shí)間,、大范圍、高質(zhì)量,、深層次的信息感知為目標(biāo),，在感知空間構(gòu)建、任務(wù)調(diào)度,、數(shù)據(jù)獲取三方面取得了系列研究成果,，被ToSN、IoTJ等期刊評(píng)價(jià)為“具有代表性……解決了三個(gè)根本問題：節(jié)能,、提供信息質(zhì)量和激勵(lì)用戶參與”,。研制了面向應(yīng)急管理的感知無人機(jī)仿真平臺(tái)，被中國航天科技集團(tuán)七院評(píng)價(jià)為“有效支撐了復(fù)雜現(xiàn)場環(huán)境下的戰(zhàn)場多傳感器協(xié)同感知技術(shù)的總體論證與深入研究工作”,，獲中國電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)和中國產(chǎn)學(xué)研促進(jìn)獎(jiǎng),。
CCF-A類KDD會(huì)議：
KDD會(huì)議始于1989年，是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域歷史最悠久,、規(guī)模最大的國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議,，也是首個(gè)引入大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué),、預(yù)測(cè)分析,、眾包等概念的會(huì)議。谷歌學(xué)術(shù)（Google Scholar）和微軟學(xué)術(shù)（Microsoft Academic）均將其評(píng)為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域排名第一的國際會(huì)議。KDD 2021大會(huì)共計(jì)收到1541篇有效投稿,，其中238篇論文被接收,，接收率僅為15.4%。共授予最佳論文獎(jiǎng)3項(xiàng),，比例為0.2%,。
劉馳教授簡介：
劉馳，教授,、博導(dǎo),，國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長,、中國電子學(xué)會(huì)會(huì)士,、英國工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（IET Fellow）、英國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)士（Fellow of British Computer Society）,。分別于清華大學(xué)和英國帝國理工學(xué)院獲得學(xué)士和博士學(xué)位,。研究方向?yàn)橹悄芪锫?lián)網(wǎng)技術(shù)，主持了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等20余國家級(jí)項(xiàng)目,，發(fā)表CCF-A類論文37篇,，ESI高引論文6篇，授權(quán)國內(nèi)外發(fā)明專利22項(xiàng),，谷歌學(xué)術(shù)引用5141次,，H因子為33。獲KDD 2021最佳論文提名獎(jiǎng),，中國電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)和中國產(chǎn)學(xué)研促進(jìn)獎(jiǎng)?，F(xiàn)任國家信息產(chǎn)業(yè)“十四五”發(fā)展規(guī)劃專家顧問組成員、全國信標(biāo)委技術(shù)委員會(huì)委員,、IEEE Transactions on Network Science and Engineering編委等,。
論文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467070
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