学科专业评审组:软科学标准计量科普组
项目名称:社会大数据驱动的行为智能分析关键技术与应用
提名单位: 陕西省计算机学会
提名等级:二等奖
提名单位意见: 社会大数据计算是承载数字经济国家战略的重要方向,而行为大数据分析是挖掘社会大数据内在价值的关键环节。针对真实场景数据采集环境复杂、细粒度行为建模精度低、多源异构社会大数据融合分析难等挑战,此项目提出了以理论驱动和先验融合为核心的行为分析新方法,主要成果包括三方面: 1. 针对实际场景中复杂动态的数据采集条件,提出了色度空间和动作单元空间新理论,建立子极端光照、多样姿态条件下鲁棒行为特征提取新方法,提升了身份识别和表情感知方法的适用性。 2. 面向精细化社会计算的细粒度行为预测需求,发现了预测动作相似性的新先验,并建立了融合先验信息的深度强化学习智能体Actor-Critic网络新结构,获得了世界领先的细粒度行为预测效果。 3.面向社会治理、商业智能的现实需求,提出了基于多层次异构融合的决策支持新方法,拓展了社会大数据服务现实需求的决策场景,并应用于金融、交通、安全等领域。项目以行为分析理论与方法研究为主线,提出了理论驱动的鲁棒行为特征提取新方法,建立了先验融合、多层次异构融合的细粒度行为预测与决策支持新模型,创新了社会大数据的价值发现新路径。 项目成果材料齐全、规范,无知识产权纠纷,人员排序无争议,符合陕西省自然科学奖提名条件。 提名该项目为陕西省科学技术进步奖二等奖。
项目简介:

客观评价:

应用情况和效益:

主要知识产权和标准规范等目录:

主要完成人:
  1. 姓名:赵玺
    排名:1
    行政职务:西安交通大学管理学院副院长
    技术职称:教授
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:项目主要知识产权论文1,2,3,4,6,7的第一作者或通讯作者,是这些研究工作的思路提出、方案实现与论文写作的主要完成人。长期从事基于社会大数据计算的行为分析的相关研究,提出了基于表情动作单元空间中情绪分界超平面的图像特征提取方法(项目主要知识产权论文2)。与项目第三、第五完成人合作研究基于深度强化学习的行为预测算法(项目主要知识产权论文3)。与第二、三、四、五完成人共同获得省级奖项1项。
    曾获国家科技奖励情况:西省哲学社会科学优秀成果奖二等奖, 排名3/4,2022年; 陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖一等奖,排名1/5,2023年;陕西陕西省计算机学会科学技术奖自然科学奖一等奖,排名1/5,2023年
  2. 姓名:冯耕中
    排名:2
    行政职务:管理学院院长
    技术职称:教授
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:与第一完成人在细粒度时空行为预测、多层次异构融合的决策支持等多方面深入合作,共同合著3篇论文;共同合著2个专著;共同获奖1项;与第一、三、五完成人共同获奖1项;共同合作4个课题。
    曾获国家科技奖励情况:陕西省哲学社会科学优秀成果奖,二等奖, 排名2/4,2022年; 陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖,一等奖,排名2/5,2023年; 陕西陕西省计算机学会科学技术奖自然科学奖,一等奖,排名4/5,2023年
  3. 姓名:沈之浩
    排名:3
    行政职务:无
    技术职称:讲师
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:重点研究了现有行为预测算法中存在的难点,与第一完成人、第五完成人合作在细粒度时空行为预测展开深入合作,共同合著6篇论文;共同合作6个课题;与第一、二、四、五完成人共同获得省级奖项1项。
    曾获国家科技奖励情况:陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖一等奖,排名3/5,2023年; 陕西省计算机学会科学技术奖自然科学奖一等奖,排名2/5,2023年
  4. 姓名:卢晓妮
    排名:4
    行政职务:无
    技术职称:讲师
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:项目主要知识产权论文1的通讯作者,对大规模游客的伴行轨迹进行团体划分,以通讯作者发表于中科院一区期刊(项目主要知识产权论文1);与项目第一完成人合著论文2篇;共同获奖1项;共同合著1个专著;共同合作4个课题。
    曾获国家科技奖励情况:陕西省高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)二等奖, 排名1/4, 2019年; 陕西省计算机学会科学技术奖自然科学奖一等奖,排名3/5,2023年
  5. 姓名:邹建华
    排名:5
    行政职务:西安交通大学深圳研究院院长
    技术职称:教授
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:项目主要知识产权论文2,3,5的重要参与人。长期从事社会大数据计算的行为分析方法研究及在不同领域的决策支持。与第一完成人合作提出了基于表情动作单元空间中情绪分界超平面的图像特征提取方法(项目主要知识产权论文2),与第三完成人合作提出了一种基于智能体动作空间先验信息的深度强化学习行为预测算法(项目主要知识产权论文3)。
    曾获国家科技奖励情况:陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖一等奖,排名4/5,2023年; 陕西省计算机学会科学技术奖自然科学奖一等奖,排名5/5,2023年
  6. 姓名:李简
    排名:6
    行政职务:无
    技术职称:讲师
    工作单位:西安交通大学
    对本项目技术创造性贡献:项目主要知识产权论文6的重要参与人,通过分析整合多源异构手机行为数据,支撑跨应急管理的精准决策。与第一完成人共同合著1篇论文;共同合作4个课题.
    曾获国家科技奖励情况:无
主要完成单位及创新推广贡献:
  1. 单位名称:西安交通大学
    单位贡献:西安交通大学为本项目的唯一完成单位,为本项目实施提供了资源、政策、场地、水电、后勤服务等软硬件条件。该项目主要在教育部“数据资产价值管理”文科创新团队、“陕西省医疗健康大数据工程研究中心”、“大数据算法与分析技术国家工程实验室社会大数据分析与应用中心”等科研平台的支持下完成;西安交通大学的科研管理部门、财务部门为项目的日常管理和服务提供了重要帮助。

完成人合作关系说明: 完成人合作关系说明:1
陕西省科技厅成果处