大数据与人工智能学院举办大数据认知系列专题学术讲座

       本网讯（通讯员：石文玉）11月1日中午，大数据与人工智能学院举办了大数据认知系列专题学术讲座，由大数据与人工智能学院副教授马竹娟、原红丽、丁春玲和高级工程师何丽娟主讲，大数据与人工智能学院本科专业学生和部分教师参加了本次报告。

       马竹娟老师先向同学们提出了四个问题，分别是大数据的时代需要什么？聚类分析是什么？K-Means聚类方法怎么聚？共享单车的电子围栏怎样规划？带着这四个问题开始了她的报告。报告首先介绍了大数据时代数据挖掘的作用；接着介绍了数据挖掘的几种热门方法，其中重点介绍了聚类分析的方法和聚类方法中的K-Means算法；最后，马老师结合当前共享单车规范停车的问题，介绍了一种基于k-means算法的共享单车的电子围栏规划的研究方法、技术路线和实现过程等。

       随着互联网信息的爆炸式增长，用户在面对海量信息时，如何有效地筛选出对社会有用的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种能够智能推荐感兴趣内容的工具，越来越受到人们的关注。原红丽老师的报告首先从招聘网站中的招聘信息引入为什么要学习推荐系统？接着，讲述了推荐系统是什么？推荐系统解决什么问题？推荐系统包括那些流程？最后通过一个电影推荐实例介绍了基于内容的推荐方法。

       丁春玲老师从交通流预测的背景与意义、常用深度学习模型、短时交通流预测案例分析和总结展望四个方面展开讲述。在介绍研究背景与意义时，主要介绍了智能交通系统应用现状，交通流预测的概念及其对于交通规划和交通诱导的重要性。在讲解常用深度学习模型时，介绍了神经网络、BP神经网络、RNN神经网络和LSTM等几种典型神经网络模型。然后以BP神经网络模型为例分析了短时交通流预测模型的构建和预测过程。最后对短时交通流预测模型构建的一般过程和方法进行总结，并对主要研究方向进行展望。

       何丽娟老师从大数据的背景、定义和应用三个方面开展报告，在背景中介绍了大数据发展战略和历程，在大数据定义中讲述了数据仓库、数据湖的概念，以及由此产生的数据中台，引出了大数据的总体架构，数据治理的演变过程。在相关应用中，介绍了大数据、云计算和物联网之间的关系，并从行业和技术两个层进行展望。何老师结合数智时代的到来，从大数据理论、技术、实践三个层面分析新技术、新手段、新理念的发展趋势。

       本次系列专题学术讲座由本院骨干教师通过报告会的形式向学生讲授与学科有关的知识或新的研究进展，从而扩展他们视野的一种教学活动形式，促使学生了解所在学科或相关学科领域的前沿知识，掌握最新的研究动态，为今后更好的学习指明方向。                      

   （审核：郑妮     编辑：张韬）