刘康      Kang Liu      博士      中国科学院深圳先进技术研究院    副研究员

个人简介:

刘康,女,博士,中国科学院深圳先进技术研究院副研究员。2018年于中国科学院地理科学与资源研究所(资源与环境信息系统国家重点实验室)取得地理信息科学(GIS)专业博士学位,2012年于中国地质大学(北京)取得测绘工程专业学士学位。研究方向为地理大数据与城市计算。近年来发表学术论文30余篇(包括9篇一作/通讯SCI论文),申请发明专利近20项。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、深圳市自然科学基金和中国博士后科学基金等多项科研项目,参与国家自然科学基金重点和面上项目、国家重点研发计划、国家863计划重大项目、中国科学院STS计划区域重点项目等多个国家重大项目。2020年被认定为深圳市海外高层次人才,2021年获深圳市科技进步一等奖(排名2/13)。

研究方向: 地理空间人工智能(GeoAI)、城市计算

立足地理信息科学(GIS)专业背景,旨在借助时空数据挖掘、人工智能/机器学习、复杂网络等多学科交叉方法和多源异构时空大数据(包括手机定位、浮动车轨迹、公交刷卡记录、路网、POI、街景图像等),研究和解决城市智能交通、公共卫生、城市规划等领域关键问题。

相关链接: 谷歌学术主页     大数据与普适GIS团队     Space-time Analysis Group    

研究和教育经历

       
2020.12 至今
中国科学院深圳先进技术研究院
副研究员
  2018.07-2020.12
中国科学院深圳先进技术研究院
博士后、助理研究员
  2012.09 - 2018.06
中国科学院地理科学与资源研究所
资源与环境信息系统国家重点实验室
地理信息科学(GIS)
博士
导师:陆锋
  2016.10 - 2017.10
美国加州大学圣巴巴拉分校(UCSB)
地理信息科学(GIS)
联合培养
   2008.09 - 2012.06
中国地质大学(北京)
测绘工程
学士

第一/通讯作者论文:

[01]    He B, Wu X, Liu K* , Yao Y, Chen W, Zhao W. Trends in forest greening and its spatial correlation with bioclimatic and environmental factors in the Greater Mekong Subregion from 2001 to 2020[J]. Remote Sensing, 2022.(中科院二区,IF=5.349)

[02]    He B, Hu J, Liu K*, Xue J, Ning L, Fan J. Exploring Park Visit Variability Using Cell Phone Data in Shenzhen, China[J]. Remote Sensing, 2022, 14(3): 499.(中科院二区,IF=5.349 )

[03]    He B, Liu K*, Xue Z, et al. Spatial and Temporal Characteristics of Urban Tourism Travel by Taxi—A Case Study of Shenzhen[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2021, 10(7): 445.(中科院三区,IF=2.899)

[04]    Liu K, Yin L, Zhang M, et al. Facilitating fine-grained intra-urban dengue forecasting by integrating urban environments measured from street-view images [J]. Infectious Diseases of Poverty, 2021, 10: 40.[3].(中科院一区,IF=4.52)

[05]    Liu K, Zhang M, Xi G, et al. Enhancing fine-grained intra-urban dengue forecasting by integrating spatial interactions of human movements between urban regions [J]. PLOS Neglected Tropical Diseases, 2020, 14(12): e0008924.[4](中科院一区,IF=4.411)

[06]    Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI configurations of urban regions on POI-type semantic space[J]. Cities, 2020, 99: 102610.[5](中科院一区,IF=5.835)

[07]    Liu K, Qiu P, Gao S, et al. Investigating urban metro stations as cognitive places in cities using points of interest[J]. Cities, 2020, 97: 102561. (中科院一区,IF=5.835)

[08]    Liu K, Yin L, Ma Z, et al. Investigating physical encounters of individuals in urban metro systems with large-scale smart card data[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020: 123398.(中科院二区,IF=3.263)

[09]    Liu K, Gao S, Lu F. [8]Identifying spatial interaction patterns of vehicle movements on urban road networks by topic modelling[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2019, 74: 50-61.(中科院一区,IF=5.835,IF=5.324)

[10]    Liu K, Gao S, Qiu P, et al. Road2vec: Measuring traffic interactions in urban road system from massive travel routes[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2017, 6(11): 321.(中科院三区,IF=2.899)

[11]    Liu K, Qiu P, Li M, et al. Exploring urban travel routes' characteristics from a geometric perspective[C]//24th International Conference on Geoinformatics. IEEE, 2016: 1-6.(EI)

[12]    刘康, 仇培元, 刘希亮, 等. 利用词向量模型分析城市道路交通空间相关性[J]. 测绘学报, 2017, 46(12):2032-2040.(EI)

[13]    刘康, 段滢滢, 张恒才. 基于路网拓扑层次性表达的驾车路径规划方法[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(9): 1039-1046.(CSCD)

[14]    刘康, 段滢滢, 陆锋. 基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(3): 390-395.(CSCD)

[15]    刘康, 王枫, 翟旭. 全球电离层 TEC 数据统计分析与全局趋势分析[J]. 测绘通报, 2013 (1): 29-32.

发表论文:

[01]    He B, Wu X, Liu K* , Yao Y, Chen W, Zhao W. Trends in forest greening and its spatial correlation with bioclimatic and environmental factors in the Greater Mekong Subregion from 2001 to 2020[J]. Remote Sensing, 2022.(中科院二区,IF=5.349)

[02]    He, B., Huang, D., Kong, B., Liu, K. , Zhou, C., Sun, L., & Ning, L. Spatial Variations in Vegetation Greening in 439 Chinese Cities From 2001 to 2020 Based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Enhanced Vegetation Index Data[J]. Frontiers in Ecology and Evolution, 2022, 10.

[03]    Zhang, H., Yin, L., Mao, L., Mei, S., Chen, T., Liu, K. , & Feng, S. Combinational Recommendation of Vaccinations, Mask-Wearing, and Home-Quarantine to Control Influenza in Megacities: An Agent-Based Modeling Study with Large-Scale Trajectory Data[J]. Frontiers in public health, 2022, 10.

[04]    He B, Hu J, Liu K*, Xue J, Ning L, Fan J. Exploring Park Visit Variability Using Cell Phone Data in Shenzhen, China[J]. Remote Sensing, 2022, 14(3): 499.(中科院二区,IF=5.349)

[05]    Xi G, Yin L, Liu K. Intra-urban Region-based Traffic Flow Prediction Based on Spatial-Temporal Graph Convolutional Network Enhanced by Spatial Context[C]. The 10th International Workshop on Urban Computing (UrbComp 2021), held in conjunction with the 29th ACM SIGSPATIAL, 2021. Best Paper Award.(EI)

[06]    尹凌,刘康,张浩等. 耦合人群移动的COVID-19传染病模型研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(11): 1894-1909.(CSCD)

[07]    张浩, 尹凌, 刘康等. 深圳市快速抑制COVID-19疫情的非药物干预措施效果评估:基于智能体的建模研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(11): 1936-1945.(CSCD)

[08]    He B, Liu K*, Xue Z, et al. Spatial and Temporal Characteristics of Urban Tourism Travel by Taxi—A Case Study of Shenzhen[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2021, 10(7): 445.(中科院三区,IF=2.899)

[09]    Zeng W, Lin C, Liu K, et al. Modeling Spatial Non-stationarity via Deformable Convolutions for Deep Traffic Flow Prediction[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021.(中科院二区,IF= 6.977)

[10]    Yin L, Zhang H, Li Y, Liu K, et al. A data driven agent-based model that recommends non-pharmaceutical interventions to suppress Coronavirus disease 2019 resurgence in megacities. Journal of the Royal Society Interface, 2021, 18(181): 20210112.(中科院二区,IF= 4.118)

[11]    Li M, Gao S, Lu F, Liu K, er al. Prediction of human activity intensity using the interactions in physical and social spaces through graph convolutional networks [J]. International Journal of Geographical Information Science, 2021: 1-28.(中科院二区)

[12]    Liu K, Yin L, Zhang M, et al. Facilitating fine-grained intra-urban dengue forecasting by integrating urban environments measured from street-view images [J]. Infectious Diseases of Poverty, 2021, 10: 40.(中科院一区,IF=4.52)

[13]    Liu K, Zhang M, Xi G, et al. Enhancing fine-grained intra-urban dengue forecasting by integrating spatial interactions of human movements between urban regions [J]. PLOS Neglected Tropical Diseases, 2020, 14(12): e0008924.(中科院一区,IF=4.411)

[14]    Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI configurations of urban regions on POI-type semantic space[J]. Cities, 2020, 99: 102610.(中科院一区,IF=5.835)

[15]    Liu K, Qiu P, Gao S, et al. Investigating urban metro stations as cognitive places in cities using points of interest[J]. Cities, 2020, 97: 102561.(中科院一区,IF=5.835)

[16]    Liu K, Yin L, Ma Z, et al. Investigating physical encounters of individuals in urban metro systems with large-scale smart card data[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020: 123398.(中科院二区,IF=3.263)

[17]    Liu K, Gao S, Lu F. Identifying spatial interaction patterns of vehicle movements on urban road networks by topic modelling[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2019, 74: 50-61.(中科院一区,IF=5.324)

[18]    Zhang F, Liu K, Yin L. Investigating Evolutions of Metro Station Functions in Shenzhen with Long-Term Smart Card Data[M]//Geoinformatics in Sustainable Ecosystem and Society. Springer, Singapore, 2019: 33-53.(EI)

[19]    Wan Q, Yin L, Mao L, Wang L, Mei S, Li Q, Liu K. Simulating Human Host Interventions to Control Intra-urban Dengue Outbreaks with a Spatially Individual-based Model[C]//2019 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR). IEEE, 2019: 537-542.(EI)

[20]    Lu F, Liu K, Duan Y, et al. Modeling the heterogeneous traffic correlations in urban road systems using traffic-enhanced community detection approach[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2018, 501: 227-237.(中科院二区,IF=3.263)

[21]    Liu X, Yu L, Liu K, et al. ST-PF: Spatio-Temporal Particle Filter for Floating Car Data Pre-processing[M]//Wang T, Claramunt C, Thill J.C, et al. Information Fusion and Intelligent Geographic Information Systems (IF&IGIS'17). Cham: Springer, 2018: 197-211.(EI)

[22]    Liu K, Gao S, Qiu P, et al. Road2vec: Measuring traffic interactions in urban road system from massive travel routes[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2017, 6(11): 321.(中科院三区,IF=2.899)

[23]    刘康, 仇培元, 刘希亮, 等. 利用词向量模型分析城市道路交通空间相关性[J]. 测绘学报, 2017, 46(12):2032-2040.(EI)

[24]    李明晓, 陈洁, 张恒才, 仇培元, 刘康, 陆锋. 上海市精细时空尺度人口分布估计与特征分析[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(6): 800-807.(CSCD)

[25]    Liu X, Liu K, Li M, et al. SHE: Stepwise Heterogeneous Ensemble Method for Citywide Traffic Analysis[C]//Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL Workshop on Prediction of Human Mobility. 2017: 1-10.(EI)

[26]    Liu X, Liu K, Li M, et al. A ST-CRF map-matching method for low-frequency floating car data[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016, 18(5): 1241-1254.(中科院一区,IF=6.319)

[27]    Liu K, Qiu P, Li M, et al. Exploring urban travel routes' characteristics from a geometric perspective[C]//24th International Conference on Geoinformatics. IEEE, 2016: 1-6.(EI)

[28]    Liu X, Lu F, Liu K, et al. A Principal Curve-based method for Geospatial Data Smoothing[C]//The 9th International Conference on Geographic Information Science (GIScience 2016), 2016: 352–355.

[29]    刘希亮, 程诗奋, 余丽, 刘康, 陆锋. 架起 GIS 与计算机科学的桥梁: ACM SIGSPATIAL 2015会议综述[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(11): 1448-1455.(CSCD)

[30]    刘康, 段滢滢, 张恒才. 基于路网拓扑层次性表达的驾车路径规划方法[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(9): 1039-1046.(CSCD)

[31]    刘康, 段滢滢, 陆锋. 基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(3): 390-395.(CSCD)

[32]    陆锋, 刘康, 陈洁. 大数据时代的人类移动性研究[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(5): 665-672.(CSCD)

[33]    刘康, 王枫, 翟旭. 全球电离层 TEC 数据统计分析与全局趋势分析[J]. 测绘通报, 2013 (1): 29-32.

主持项目(国家级):

   [1]   国家重点研发计划,群智协同时空知识图谱与知识服务,2023/01-2025/12,在研,参与单位及子课题负责人
   [2]   国家自然科学基金(面上项目),耦合机理模型与机器学习的海量个体轨迹推断方法,2023/01-2026/12,在研,主持
   [3]   国家自然科学基金(青年科学基金项目),城市道路交通空间交互度量与模式提取,2020/01-2022/12,在研,主持
   [4]   中国博士后科学基金(面上项目),城市道路网络中的空间交互强度度量和模式提取方法,2019/04-2020/04,结题,主持

主持项目(省部级):

   [1]   广东省自然科学基金(面上项目),城市内部传染病关键传播节点识别及特征揭示,2021/01-2023/12,在研,主持
   [2]   资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金,城市地铁站域的场所认知范围提取及语义特征识别,2019/09-2021/08,在研,主持

主持项目(市区级):

   [1]   深圳市自然科学基金(面上项目),基于网络表示学习的城市路网结构特征及其对交通的影响研究,2020/01-2022/12,在研,主持
   [2]   城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金,基于街景图像大数据的城市景观质量定量评估方法,2020/04-2021/03,结题,主持

参与项目:

   [1]   国家自然科学基金(重点项目),网络文本蕴含地理信息理解与知识图构建,2017/01-2021/12,已结题,参与
   [2]   国家自然科学基金(面上项目),城市道路网络空间结构对出行行为的影响研究,2013/01-2016/12,已结题,参与
   [3]   国家自然科学基金(面上项目),室内多源异构时空数据一体化建模与联合查询,2018/01-2020/12,已结题,参与
   [4]   国家自然科学基金(面上项目),城市人群移动聚集与结构动态模式分析方法,2016/01-2019/12,已结题,参与
   [5]   国家重点研发计划项目课题,室内高精度测图与实时GIS技术,2016/07-2020/12,已结题,参与
   [6]   国家高科技研究发展计划(863)重大项目,导航与位置服务系统关键技术及应用示范(二期)课题,基于位置标识的社会网络(LBSN)构建与在线信息服务技术,2013/01-2015/12,已结题,参与
   [7]   国家高科技研究发展计划(863)重大项目,导航与位置服务系统关键技术及应用示范(一期)课题,位置信息搜索与智能服务技术,2012/01-2014/12,已结题,参与

发明专利(已授权):

   [1]   刘康、尹凌、江锦成,地铁站服务范围确定方法及系统,授权日2022.08.19,中国,CN110895551B
   [2]   刘康、尹凌,区域POI配置可视化方法,授权日2022.04.26,中国,CN110909627B
   [3]   刘康、尹凌,城市地铁站域的认知场所特征识别方法及系统,授权日2022.05.27,中国,CN110597945B
   [4]   尹凌、张帆、刘康,面向地铁乘客的朋友推荐方法及系统,授权日2021.07.20,中国,CN110162520B
   [5]   张帆、尹凌、刘康,一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法、系统及电子设备,授权日2022.06.21,中国,CN110738244B
   [6]   尹凌、张帆、刘康,基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统,授权日2022.07.19,中国,CN110147419B

发明专利(申请中):

   [1]   刘康、尹凌、薛建章,初始暴发位置所致传染病时空传播风险定量评估方法,2020.12.09,中国,CN202111503747.5
   [2]   刘康、尹凌,城市内部传染病时空扩散建模方法及系统,2020.10.23,中国,CN202011145398.X
   [3]   刘康、尹凌、奚桂锴,城市内部登革热时空预测方法、系统及电子设备,2020.4.27,中国,CN202010346736.X
   [4]   江锦成、陈劲松、刘康,一种针对城市聚集事件的应急疏散方法与系统,2019.12.13,中国,CN201911289214.4
   [5]   李子垠、尹凌、刘康,城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质,2021.12.31,中国,CN202111670090.1
   [6]   陆锋、刘希亮、彭澎、刘康、李明晓、牟乃夏,一种面向稀疏浮动车数据的条件随机场地图匹配方法,2016.03.10,中国,CN201610135201.1

国际PCT专利:

   [1]刘康、尹凌、江锦成,地铁站服务范围确定方法及系统,2020.01.15,国际,PCT/CN2020/072179
   [2]   刘康、尹凌,城市内部传染病时空扩散建模方法及系统,2020.12.25,国际,PCT/CN2020/139304
   [3]   刘康、尹凌、奚桂锴,城市内部登革热时空预测方法、系统及电子设备,2020.12.25,国际,PCT/CN2020/139657
   [4]   尹凌、张帆、刘康,基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统,2019.12.18,国际,PCT/CN2019/126267
   [5]   尹凌、张帆、刘康,面向地铁乘客的朋友推荐方法及系统,2019.12.18,国际,PCT/CN2019/126260
   [6]   李子垠、尹凌、刘康,城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质,2021.12.31,国际,PCT/CN2021/143586

会议口头报告:

   [1]   城市内部传染病初始暴发位置对时空传播风险的影响研究,中国地理信息科学理论与方法学术年会,2021,杭州,中国
   [2]   城市区域POI配置可视探索方法,中国地理信息科学理论与方法学术年会,2019,上海,中国
   [3]   Investigating urban metro stations as cognitive places in cities using points of interest, Location Big Data, 2019, Tokyo, Japan
   [4]   Exploring urban metro stations as cognitive places in cities using points of interest, Urban Informatics, 2019, Hong Kong, China
   [5]   城市道路网络视角下的空间交互模式识别方法,中国地理信息科学理论与方法学术年会,2018,太原,中国
   [6]   Quantifying urban road traffic interactions from massive travel routes using word embedding techniques, AAG Annual Meeting, 2017, Boston, United States
   [7]   Identifying City Travel Routes’ Characteristics from a Geometric Perspective, Geoinformatics, 2016, Galway, Ireland
   [8]   考虑道路拓扑结构与交通状态的出行路径模拟方法,全国地理信息科学博士生学术论坛,2014,南京,中国
   [9]   城市路网交通状态数据探索性分析,中国地理信息科学理论与方法学术年会,2013,福州,中国

学术任职:

   [1]   国家自然科学基金委员(地球一处)基金评审专家
   [2]   领域主流期刊IJGIS、TGIS、CEUS、EPB、IEEE TITS、Cities、Physica A、测绘学报、地理学报、地球信息科学学报、地理科学、地理科学进展等审稿人
   [3]   中国地理学会会员、中国自动化学会会员、ACM中国SIGSPATIAL分会会员

奖励荣誉:

   [1]   中国自动化学会科技进步奖二等奖(排名2/10)(2022)
   [2]   中国地理信息科技进步奖二等奖(排名7/12)(2022)
   [3]   深圳市科技进步奖一等奖(排名2/13)(2021)
   [4]   中国仪器仪表学会科技进步三等奖(排名5/16)(2021)
   [5]   深圳市海外高层次人才-孔雀计划C类(2020)
   [6]   中国科学院深圳先进技术研究院优秀员工(2020)
   [7]   中国科学院深圳先进技术研究院-先进计算与数字工程研究所优秀青年人才奖(2019)
   [8]   中国科学院地理科学与资源研究所所长奖学金(2018)

联系方式:

   邮箱:kang.liu@siat.ac.cn
   地址:广东省深圳市南山区学苑大道1068号