近日，工商管理學(xué)院2017級(jí)信息管理與信息系統(tǒng)本科生、數(shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新管理課題組劉澤辰，在信息管理系李海林教授指導(dǎo)下，在模式識(shí)別與人工智能領(lǐng)域中的國(guó)際期刊《Pattern Recognition》(簡(jiǎn)稱(chēng)PR)上發(fā)表一篇題為“Multivariate time series clustering based on complex network”的學(xué)術(shù)研究成果，這標(biāo)志著在基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的多元時(shí)間序列聚類(lèi)研究中取得新進(jìn)展。

《Pattern Recognition》被認(rèn)為是模式識(shí)別領(lǐng)域最重要的國(guó)際期刊之一，2020年影響因子為7.19，被SCI檢索，中科院期刊一區(qū)TOP期刊，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF的評(píng)語(yǔ)為“國(guó)際重要期刊，具有重要國(guó)際學(xué)術(shù)影響，鼓勵(lì)我國(guó)學(xué)者投稿”。

劉澤辰參與的數(shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新管理課題組由李海林教授組建，主要以數(shù)據(jù)科學(xué)和創(chuàng)新管理為雙驅(qū)動(dòng)，探索新理論和新方法在解決實(shí)際管理科學(xué)問(wèn)題中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能。其中，多元時(shí)間序列聚類(lèi)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘與模式識(shí)別領(lǐng)域的重要方向之一。而聚類(lèi)問(wèn)題因多元時(shí)間序列高維性，使得傳統(tǒng)聚類(lèi)方法并不適用。因此，通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換，使用近鄰傳播算法識(shí)別時(shí)間序列上時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)模式，根據(jù)識(shí)別結(jié)果構(gòu)建狀態(tài)傳播網(wǎng)絡(luò)，用于描述多元時(shí)間序列的特征以及多元時(shí)間序列的可視化。根據(jù)時(shí)間序列特征之間的相似度進(jìn)一步構(gòu)建的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，使用社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)來(lái)完成聚類(lèi)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和對(duì)比試驗(yàn)證明了該方法的聚類(lèi)結(jié)果優(yōu)于現(xiàn)有的多元時(shí)間序列聚類(lèi)方法，新方法具有現(xiàn)有方法所不具備的幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，即不需要人工定義聚類(lèi)簇?cái)?shù)、信息丟失更少、復(fù)雜度較低，適用于處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

此次研究成果發(fā)表，標(biāo)志學(xué)院本科生在發(fā)表研究論文上取得新的突破，同時(shí)也為今后開(kāi)展本科生學(xué)術(shù)研究、課程建設(shè)提供良好借鑒。

成果發(fā)表地址：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107919

（編輯：張為?。?/span>