本網訊（通訊員：石文玉）11月1日中午，大數據與人工智能學院舉辦了大數據認知系列專題學術講座，由大數據與人工智能學院副教授馬竹娟、原紅麗、丁春玲和高級工程師何麗娟主講，大數據與人工智能學院本科專業學生和部分教師參加了本次報告。

       馬竹娟老師先向同學們提出了四個問題，分別是大數據的時代需要什么？聚類分析是什么？K-Means聚類方法怎么聚？共享單車的電子圍欄怎樣規劃？帶著這四個問題開始了她的報告。報告首先介紹了大數據時代數據挖掘的作用；接著介紹了數據挖掘的幾種熱門方法，其中重點介紹了聚類分析的方法和聚類方法中的K-Means算法；最后，馬老師結合當前共享單車規范停車的問題，介紹了一種基于k-means算法的共享單車的電子圍欄規劃的研究方法、技術路線和實現過程等。

       隨著互聯網信息的爆炸式增長，用戶在面對海量信息時，如何有效地篩選出對社會有用的信息變得尤為重要。推薦系統作為一種能夠智能推薦感興趣內容的工具，越來越受到人們的關注。原紅麗老師的報告首先從招聘網站中的招聘信息引入為什么要學習推薦系統？接著，講述了推薦系統是什么？推薦系統解決什么問題？推薦系統包括那些流程？最后通過一個電影推薦實例介紹了基于內容的推薦方法。

       丁春玲老師從交通流預測的背景與意義、常用深度學習模型、短時交通流預測案例分析和總結展望四個方面展開講述。在介紹研究背景與意義時，主要介紹了智能交通系統應用現狀，交通流預測的概念及其對于交通規劃和交通誘導的重要性。在講解常用深度學習模型時，介紹了神經網絡、BP神經網絡、RNN神經網絡和LSTM等幾種典型神經網絡模型。然后以BP神經網絡模型為例分析了短時交通流預測模型的構建和預測過程。最后對短時交通流預測模型構建的一般過程和方法進行總結，并對主要研究方向進行展望。

       何麗娟老師從大數據的背景、定義和應用三個方面開展報告，在背景中介紹了大數據發展戰略和歷程，在大數據定義中講述了數據倉庫、數據湖的概念，以及由此產生的數據中臺，引出了大數據的總體架構，數據治理的演變過程。在相關應用中，介紹了大數據、云計算和物聯網之間的關系，并從行業和技術兩個層進行展望。何老師結合數智時代的到來，從大數據理論、技術、實踐三個層面分析新技術、新手段、新理念的發展趨勢。

       本次系列專題學術講座由本院骨干教師通過報告會的形式向學生講授與學科有關的知識或新的研究進展，從而擴展他們視野的一種教學活動形式，促使學生了解所在學科或相關學科領域的前沿知識，掌握最新的研究動態，為今后更好的學習指明方向。                      

   （審核：鄭妮     編輯：張韜）