全球前0.1%！中南大學這一開創性成果“火”了，已用於微軟、谷歌、位元組跳動！

近日，Essential Science Indicators (基本科學指標，簡稱ESI)資料庫釋出了最新的高影響力論文。中南大學地球科學與資訊物理學院地理資訊系一篇發表在《IEEE智慧交通匯刊》上的論文成果“T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network For Traffic Prediction”同時入選為ESI 0.1%熱點論文和1%高被引論文。

ESI是當今世界範圍內普遍用以評價學術機構、大學及學者國際學術水平及影響力的重要指標，為科學研究評價和追蹤前沿研究提供了一個可利用的資料平臺。ESI熱點論文是指近2年內發表的論文且在近2個月內被引次數排在相應學科全球前0.1%以內。ESI高被引論文是指近10年內發表的SCI論文且被引次數排在相應學科領域全球前1%以內。入圍ESI世界學科前0.1%的熱點論文或前1%高被引論文，標誌著該成果具有一定的國際學術影響力，引起了國際同行的廣泛關注，對於相關學科影響力的提升具有重要作用。

準確、實時的交通預測是智慧交通系統的基礎問題，對城市交通規劃、交通管理和交通控制具有重要意義。但由於複雜的時間和空間依賴性，時空表徵不變性是實現準確實時的交通預測關鍵性問題，也是空間通用智慧理論的基本性質。該研究提出一種基於時空不變性表徵學習的交通預測框架(T-GCN)，統一學習路網路網“非歐”空間拓撲結構和交通路網資料的時間特徵。真實交通資料集上的實驗結果表明，T-GCN在長期交通預測和長期交通預測任務(15，30，45，60分鐘)上均展示了模型的有效性。

該工作是地信院已畢業碩士生宋玉嬌在李海峰教授的指導下完成的。李海峰教授為通訊作者，美國喬治亞理工大學張超教授、北京大學劉瑜教授是論文的重要合作者。多位IEEE Fellow（IEEE會士）認為，該論文是領域內的先鋒性、引領性和開創性工作，提出的模型作為基礎骨架模型被廣泛使用擴充套件，作為對比基線方法被廣泛引用，作為技術論文長期位於IEEE TITS期刊的熱點論文(Popular papers)第一名（其他熱點論文均為綜述文章）。

統計資料顯示，該論文在Web of Science中共被引用140次，Google Scholar (谷歌學術)中被引用400+次。施引文獻作者來自於美國、加拿大、英國、義大利等三十多個國家，提出的模型已經作為基線方法被來自數學、計算機、交通、電信、化學、土木工程、地球物理、自動化、儀器、能源、神經科學、最最佳化、光學、生理學、機器人、經濟學、教育學、地理學等40多個研究方向廣泛引用；論文延伸的一系列工作開原始碼在Github上獲得540+顆星，被全球著名的深度圖模型庫Pytorch_Geometric和LibCity選為標準模型，同時被微軟、Facebook、Google、美團、位元組跳動等著名商業公司應用。