滴滴出席信息检索领域顶级会议SIGIR 分享智能交通领域的探索与实践

　　密西根大学Pascal Van Hentenryck教授在研讨会上分享自己对未来出行变革的看法

　　值得注意的是，本次大会上，滴滴还主办了智能交通信息学研讨会并公开征集论文，携手密西根大学Pascal Van Hentenryck、华盛顿大学班学钢等教授共同分享了当前城市交通治理领域的前沿探索，同时对智能交通信息学的未来进行探讨。经过组委会评选，最终有七篇论文在研讨会上集中展示。

　　研讨会现场，滴滴通过两篇论文《POI Semantic Model with a Deep Convolutional Structure》、《DiDi Ride Cancellation Smart Fault Determination System》重点展示了在POI(信息点)检索、取消判责领域的研究成果和实践。以POI检索为例，滴滴技术团队提出一种基于深度卷积网络的POI语义模型(Deep POI Semantic Model)，能将输入文本通过深度网络模型映射到语义向量空间，从而计算向量之间的相似度值得到文本之间的相关性，有效地解决POI检索场景下的相关性匹配问题，提高滴滴地图的检索满意度。而取消判责，则创新性地提出了一种基于机器学习+规则的混合算法，能引入数以万维的特征作为输入，获得更高的准确率和召回率，显著提升用户体验。

　　上海交通大学张伟楠副教授现场感言，研讨会向SIGIR社区展示了信息检索主题如何赋能全新领域，内容非常新颖。华盛顿大学班学钢教授也评价称，滴滴持续向学界推进数据开放、推广高校合作，携手学界发现、定义问题，这一做法非常值得更多企业借鉴。

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