2、DataMod十年：数据驱动与模型驱动方法的探索与展望

DataMod十年：数据驱动与模型驱动方法的探索与展望

1. DataMod 2016 - 2020 回顾

1.1 DataMod 2016

• 主题与目标 ：首次采用新名称 “From Data to Model and Back”，旨在汇聚学术界、工业界和研究机构中对计算建模方法与数据驱动技术（如知识管理、数据挖掘和机器学习）的组合应用感兴趣的从业者和研究人员。
• 重点研究 ：
  • Mirco Musolesi探讨了在建模过程中使用大（小）移动数据的挑战和机遇，以及其社会和商业影响。
  • Guidotti等人利用丰富的在线音乐收听数据创建个人收听数据模型。
  • Cerone提出模型挖掘技术，通过筛选现有模型或直接从事件日志推断规则来定义系统行为。
  • Emanuela Merelli介绍了数据的拓扑场理论，Atienza等人使用拓扑数据分析分离高维数据中的噪声和特征，Reijsbergen比较了自行车共享系统中站点拓扑生成方法，发现数据驱动方法更优。

1.2 DataMod 2017

• 会议特色 ：首次为期两天，有Paolo Milazzo的教程和三场主题演讲。教程对系统分析方法进行了分类，从纯数据驱动到基于模型的方法，重点关注不同知识水平的组合方法。
• 主题演讲与应用 ：两场关于智慧城市，一场