本报讯（交通学院、科研处）近日，IEEE 计算机学会出版委员会公布了2023 年度最佳论文奖获奖名单，评选出最佳论文奖21项、最佳论文入围奖 15 项。我校交通学院、电气学院师生联合发表的论文《MFGCN: AMulti-modal Fusion Graph Convolutional Network for Online Car-Hailing Demand Prediction》（MFGCN: 一种用于网约车出行需求预测的多模态融合图卷积神经网络）获最佳论文奖，该论文第一作者为交通学院廖律超教授，共同作者为交通学院硕士研究生李犇、电气学院邹复民教授、交通学院黄德娟老师。
该论文聚焦于网约车出行预测中的关键挑战，包括用户与车辆之间的非线性时空交互建模、多模态属性增强数据融合以及数据稀疏等关键问题，提出了一种创新的多模态融合图卷积神经网络模型（MFGCN）。该模型通过构造地理、语义与功能关联等图卷积网络模块提取空间特征模式，并构建天气与时间活动特征等多模态时空语义增强技术，进而通过时序注意力模块捕捉出行需求的周期性变化特性。实验表明，该模型在实际数据集上的预测性能优于现有的其他方法。