西电新闻网讯 日前，由软件学院博士生导师黄健斌教授指导的计算机学院硕士研究生皇甫学军同学在数据与知识工程领域顶级期刊——《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）》2015年第一期上发表了一篇高水平学术论文。该论文着重研究了轨迹数据挖掘领域中的高效移动序列推荐问题，题目为“Backward Path Growth for Efficient Mobile Sequential Recommendation”。

据介绍，移动序列推荐问题在数据挖掘领域的顶级会议KDD 2010上被提出，其目标是为出租车等移动对象推荐一条最优的活动线路，使得其搭载到乘客的概率最大，同时所花费的成本最小。该问题计算复杂度非常高，具有很大的挑战性。在发表的论文中，作者提出了一个全新的动态规划算法，包括离线预处理和在线搜索两个部分。在线路预处理过程中，作者设计了巧妙的路径生长和剪枝规则，显著缩小了线路搜索空间。在大量人工数据集和真实数据集上的实验表明，所提出方法的剪枝能力及效率均超过了已有的最好方法。此方法的提出使得求解该问题的算法时间复杂度从 降低至 ，实现了里程碑式的突破。同时，作者还开发了一套基于真实出租车轨迹数据的原型系统，进一步验证了所提方法的有效性。

据了解，TKDE是数据与知识工程领域公认的顶级期刊，在中国计算机学会（CCF）的推荐目录中处于A区。在TKDE上发表的学术论文，其研究内容均是数据与知识工程领域的前沿课题，其研究成果反映了本领域的最新研究成果与进展。本论文是黄健斌教授团队继2013年在TKDE上发表本校计算机与软件工程学科第一篇学术论文后的又一篇重要论文。