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講座題目：網絡流解析建模的理論基礎及在云平臺上的算法實踐

演講人：閔萬里

時間：2015年12月8日下午3:00

地點：理科樓B311

閔萬里， 阿里巴巴集團資深數據科學家， 數據事業部總監。 2004年獲得芝加哥大學統計學博士，在加入阿里巴巴之前先后在IBM T. J. Watson Research Center， IBM Singapore， Google 擔任研究員及智慧城市的 解決方案架構師。2005年發表的< > 是期刊 Stochastic Processes and Their Applications 在2005～2010年期間被引用次數最高的十篇文章之一， 2011年發表的< < real-time road traffic prediction with spatio-temporal correlations>>是期刊Transportation Research Part C 2010～2015年期間被引用次數最高的十篇文章之一。

研究積累

道路交通網絡區域擁堵實時預測與智能管理系統

一種基于對未來道路交通狀況的預測進行智能管理的系統.它包括數據融合處理模塊，數學模型預測運算模塊，基于預測的交通疏導管理模塊.它把實時收集的多元交通信息通過數據融合的技術產生規范化信息輸入，通過歷史數據判別道路網絡交通流的內在關聯建立參數化統計模型并在此基礎上計算未來90分鐘里的道路網絡里各個路段的交通狀況(例如速度與流量)，其時間精確度與實時數據收集的時間間隔一致。然后根據預測結果進一步判斷生成可量化交通指標，包括：各路段未來時間里的堵塞概率，已經堵車的路段何時恢復暢通，車流量異常警報，為交通參與者與管理者提供決策支持。

用于數據中心的基于知識的模型

提供了用于數據中心分析的技術。在一個方面，提供了一種對數據中心中的熱分布進行建模的方法。該方法包括以下步驟。針對數據中心中的多個位置獲得垂直溫度分布數據。將每個位置的垂直溫度分布數據繪制成s曲線，其中垂直溫度分布數據反映每個位置處的物理狀況，其由s形曲線的形狀反映。利用表征s形曲線的形狀的參數集來表示每個s曲線，其中s曲線表示構成預定義s曲線類型的知識庫模型，可據此分析數據中心中的多個位置的熱分布以及相關聯的物理狀況。

　　消費者心理的大數據全景洞察

　　網絡電商及移動互聯網的普及方便了記錄每個人在消費及社交等方面的電子足跡，通過鏈接融合多種數據源可以還原個體的物質及精神需求。而豐富的數據維度及數據的快速迭代實驗機制也能幫助解析出各種因素對消費者心理的影響。