2019年7月6日下午，美國弗吉尼亞理工大學呂昌田教授應伟德国际BETVlCTOR邀請，在計算機樓B321做了題為“Multi-task Learning for Transit Service Disruption Detection”的學術報告。
呂昌田教授于2001年在明尼蘇達大學雙子城校區獲得博士學位。他目前是美國弗吉尼亞理工大學北弗州校區計算機系主任、數據挖掘與知識發現研究中心副主任，擔任ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems、Data & Knowledge Engineering、GeoInformatica等期刊副主編，他曾擔任第十八屆IEEE人工智能工具國際會議程序委員會主席、第十七屆ACM地理信息系統國際會議和2017年空間/時間數據庫國際研讨會會議主席。目前主要從事空間數據庫、數據挖掘、人工智能、城市計算和智能交通系統等方面的研究。在ACM KDD、IEEE CDM、ACM GIS、IJCAI、AAAI等高水平會議、期刊共發表150多篇文章。研究工作獲得美國國家科學基金(NSF)、美國國家衛生研究院(NIH)、國防部(DoD)、國防高等研究計劃署(IARPA)、弗吉尼亞州交通局(VDOT)以及哥倫比亞特區交通局 (DCDOT) 等基金➿⚽✨➿，獲評美國計算機學會傑出科學家榮譽稱号 (ACM Distinguished Scientist)。
在本次報告中，呂昌田教授首先介紹了利用Twitter數據對地鐵服務中斷進行早期檢測的任務，受多任務學習框架的啟發，提出了地鐵中斷檢測模型，該模型捕捉了Twitter空間中公交線路之間的語義相似性。其次，呂昌田教授介紹了他們團隊利用已有的地鐵網絡空間連通性和共享軌道知識，提出了基于特征語義相似性的約束條件，并利用一種基于交替方向乘法器(ADMM)框架的算法來求解該模型。在報告的最後階段，呂昌田教授悉心解答了大家提出的問題，秦貴和教授進行了總結。本次報告受到了廣大師生的熱烈響應，讓大家對計算機技術的應用有了進一步的了解與思考。
