6月20日，我院在知行楼二楼学术研讨室举办了2024年第九期学术沙龙活动。本期沙龙由常务副院长刘文平教授主讲，副院长刘行军教授主持，全院教师参加了此次活动。
刘文平教授向大家介绍了研究院团队于移动计算领域国际顶刊IEEE Transactions on Mobile Computing上 (IEEE TMC)发表的学术论文“WiDE: WiFi Distance Based Group Profiling Via Machine Learning”。该论文基于WiFi信号的秩差来构造一系列特征，使用机器学习模型LightGBM设计了一个群组分析系统WiDE。通过用户上传的WiFi信号，WiDE能够从所设计的特征中自动学习出隐藏特征，从而准确估计出用户间的距离，并使用该距离推断出群组特征。在实验阶段，本文使用校园建筑和购物商场两个场景来验证WiDE的性能，结果表明WiDE优于其它常见的机器学习方法。对于校园建筑和购物商场两个场景中的用户间距离估计，WiDE的平均绝对误差分别为0.69m和1.14m；对于校园建筑的走廊识别，WiDE的准确率超过了99%。另外，针对购物商场的实验结果表明，WiDE可以准确地检测群组，在细粒度的移动水平分类方面有很好的应用前景。刘文平教授针对论文的设计思路、设计方法和案例设计等方面向大家做了详细的介绍。
参会教师就论文的研究背景、研究思路、数据获取、研究方法及应用推广等方面的进行了深入交流和热烈讨论。