在本次报告会上,Ramamohanarao Kotagiri院士以“Large Scale Metric Learning using Locality Sensitive Hashing”为主题讲述了轨迹聚类的应用背景、难点并提出了简单有效的方法用于解决轨迹聚类问题。此外,Ramamohanarao Kotagiri院士指出随着移动设备的普及与发展,我们身边已经存在了大量的轨迹数据,这些数据有来自我们个人的运动轨迹,也可能来自社会其它方面。虽然我们拥有如此大量的轨迹数据,但是通常很难去理解数据中人们复杂的行为特性,大规模轨迹数据的聚类能帮助人们理解数据中隐藏的知识。最后,Ramamohanarao Kotagiri院士详细介绍了轨迹聚类算法,讲解过程生动有趣,通过大量实例进一步充分论证了所提出的算法简单有效。
交流会结束后,实验室的师生和Ramamohanarao Kotagiri院士就轨迹聚类的研究现状与应用进行了深入的讨论。Ramamohanarao Kotagiri院士还对澳大利亚科学院和工程院做了介绍,并指导在座师生如何去做高水平的计算机学科理论与应用研究。
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Ramamohanarao Kotagiri教授,现为澳大利亚科学院和工程院双院院士,墨尔本大学计算机科学与软件工程系教授、主任,在演绎数据库和数据挖掘领域取得了具有国际影响力的卓越成就。
Ramamohanarao Kotagiri院士在为师生们作报告
刘毅志副教授提出自己的疑问
师生们展开讨论
陈金俊教授正在和刘建勋教授进行交流讨论
(编辑 张婷婷)