近日，大数据与智能工程院教师胡新博士在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》期刊发表名为“Mining Maximal Dynamic Spatial Colocation Patterns”的高水平学术论文，《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》是计算机科学领域的Top期刊，中科院SCI分区为1区，影响因子11.683。高水平论文的发表，代表了学院的科研水平逐步提升，也验证了学院对高层次人才的引进和支持是很有成效的。
论文由我院的胡新博士，段江丽博士（在读），重庆邮电大学的王国胤教授合作完成。论文首先分析了现有空间colocation模式挖掘的缺陷，即无法挖掘空间特征之间的动态变化关系，以及频繁colocation模式数量较大导致模式挖掘的效率低。因此，本文首次提出了空间动态colocation模式的概念，表达空间特征之间的关系。然后通过挖掘数量较少的频繁极大动态colocation模式，推导得到所有的频繁动态colocation模式。最后提出了极大动态colocation模式挖掘的方法以及剪枝策略，并通过合成数据集和真实数据集上的实验验证了算法的有效性和高效性。
