6月16日15:30，加拿大卡尔加里大学王欣教授在公司学术报告厅做了题为” Recommending Profitable Taxi Travel Routes based on Big Taxi”的学术报告。王欣教授的主要研究方向为空间聚类算法研究，大数据在能源，交通及健康领域的应用等。公司部分教师与各级硕士、博士研究生听取报告。报告由曹菡教授主持。

王欣教授以背景说明，问题描述，方法论，案例研究的顺序详细讲解自己的报告。首先，王欣教授说明了出租车运营过程中所面临的复杂情况与庞大的出租车GPS轨迹数据与时间数据带来的数据处理挑战；之后，根据研究目标，将研究过程中面临的问题进行归纳，得到了出租车路线推荐的目标：基于出租车位置与当前时间进行个性化路径推荐以最小化出租车空载时间。

在方法论部分，王欣教授讲解了数据预处理，网格网络，时间特征计算与路径计算。主要的方法是，把路网设置成网格网络，并针对每个网格进行研究，计算每个网格中出现的乘客人数，时间与出租车数量，使用项目组提出的KdS-Tree算法计算出租车路径，并向出租车司机个性化推荐行车路线。研究将以上方法应用在美国旧金山市出租车数据与中国深圳市出租车数据，结果显示，推荐算法在两个城市都取得了很好的推荐效果，有效降低了出租车空载时间。

报告最后，王欣教授与听取报告的师生进行了交流，解答师生疑问。本次报告提出了大数据应用研究的新思路，拓宽了在座师生的研究视野。