大会上宣布最佳论文提名奖

近日，CCF-A类、国际数据挖掘顶会 KDD 2021宣布最佳论文奖项，乐动（中国）计算机学院王国仁、刘驰教授团队获得应用数据科学方向（Applied Data Science Track）最佳论文提名奖，这也是北理工首次获得CCF-A类论文最佳论文类奖项。KDD 2021大会共收到1541篇有效投稿，其中接收238篇论文，接收率仅为15.4%；共授予最佳论文奖3项，比例为0.2%。第一作者王昊为软件工程专业2017级本科生，导师是刘驰教授，曾获得2021年徐特立奖学金。

获奖论文题为《Energy-Efficient 3D Vehicular Crowdsourcing For Disaster Response by Distributed Deep Reinforcement Learning》。面向灾害救援等应急响应场景，如何有效采集环境和生命体征数据是成功应对的关键。由无人机和无人驾驶汽车等无人平台组成的车辆众包可协助救援队从采集点（例如幸存者可能地点和火灾现场）收集上述数据，从而提供了一种有效的协助灾难救援方式，目标是以最大限度地提高收集的数据量、区域公平性、能源效率，同时最大限度地减少由于传输速率有限而导致的数据丢失。为此，论文提出了一种分布式深度强化学习框架DRL-DisasterVC(3D)，一个带有重复经验回放机制(RER) 以提高学习效率，并使用裁剪目标网络来提高学习稳定性，进一步使用具有多头关系注意力(MHRA)的3D卷积神经网络进行空间建模，并且添加辅助像素控制技术(PC)进行空间探索。论文研制了一种名为「DisasterSim」的新型灾难响应模拟器，通过大量仿真实验表明所提算法在能效方面优于五种基线方法。

论文中实现的面向灾害救援的多无人机群体智能系统

刘驰教授团队长期从事移动群体感知、无人边缘群体智能等方面的研究工作，以实现移动群体长时间、大范围、高质量、深层次的信息感知为目标，在感知空间构建、任务调度、数据获取三方面取得了系列研究成果，被ToSN、IoTJ等期刊评价为“具有代表性……解决了三个根本问题：节能、提供信息质量和激励用户参与”。研制了面向应急管理的感知无人机仿真平台，被中国航天科技集团七院评价为“有效支撑了复杂现场环境下的战场多传感器协同感知技术的总体论证与深入研究工作”，获中国电子学会自然科学二等奖和中国产学研促进奖。

CCF-A类KDD会议：

KDD会议始于1989年，是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。谷歌学术（Google Scholar）和微软学术（Microsoft Academic）均将其评为数据挖掘领域排名第一的国际会议。KDD 2021大会共计收到1541篇有效投稿，其中238篇论文被接收，接收率仅为15.4%。共授予最佳论文奖3项，比例为0.2%。

刘驰教授简介：

刘驰，教授、博导，国家优秀青年科学基金获得者，乐动（中国）计算机学院副院长、中国电子学会会士、英国工程技术学会会士（IET Fellow）、英国计算机学会会士（Fellow of British Computer Society）。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位。研究方向为智能物联网技术，主持了国家重点研发计划课题等20余国家级项目，发表CCF-A类论文37篇，ESI高引论文6篇，授权国内外发明专利22项，谷歌学术引用5141次，H因子为33。获KDD 2021最佳论文提名奖，中国电子学会自然科学二等奖和中国产学研促进奖。现任国家信息产业“十四五”发展规划专家顾问组成员、全国信标委技术委员会委员、IEEE Transactions on Network Science and Engineering编委等。

论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467070