新财经综合实验室师生研究成果被国际期刊Pattern Recognition录用

近日，实验室关于轨迹-用户链接（Trajectory-User Linking, TUL）方向研究成果"A Semantic-Aware Dual-Stream Framework for Spatiotemporal Trajectory-User Linking"由Elsevier旗下国际期刊Pattern Recognition录用。论文作者包括硕士生张榕、硕士生张航、丁浩伦老师、李拓航老师（通讯作者）、舒红平教授（成都信息工程大学）、刘贵松教授、高强教授。

图1 PR论文主页

针对现有轨迹-用户链接方法严重依赖兴趣点（POI）标识符与序列共现特征、时空洞察受限、表征绑定单一城市，在跨城市场景下面临POI编号互不相交、类目体系错位等挑战，该工作提出了一种语义感知的轨迹-用户链接框架SATUL。该框架利用预训练大语言模型对POI类目文本进行语义嵌入，以通用功能语义取代城市绑定的离散POI编号，使表征天然具备跨城市通用性；设计多频率正弦编码机制，将时间戳投影为多尺度正余弦特征以刻画多尺度周期规律，并以经纬度周期编码联合表达局部区域与全局分布，实现连续且与城市网格无关的时空表征；进一步构建双流迁移学习机制（Dual-Stream Transfer Learning），通过共享轨迹编码器与源域-目标域联合优化进行跨城市预训练，并在微调阶段聚焦目标域任务，有效迁移跨城市移动知识的同时抑制目标域过拟合。

图2 论文方法概览

Elsevier旗下的《Pattern Recognition》是模式识别、人工智能与机器学习领域的国际顶级期刊之一，由Elsevier出版，Pattern Recognition主要涵盖模式识别、机器学习、计算机视觉、图像处理及其在各领域应用等方面的最新研究成果，是模式识别与人工智能领域的权威期刊。该期刊最新影响因子为7.6，是CCF-B类推荐、中科院一区TOP期刊。

新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养，近三年实验室持续在多个顶会和顶刊发表最新科研成果，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICDE、AAAI、IJCAI等。团队现有教师16人、本硕博学生和博士后近80人。