在刚刚结束的VLDB 2019顶级国际会议上，浙江大学与阿里巴巴AZFT下一代数据库技术实验室联合发表的最新研究成果入选了VLDB 2019 Research Paper（研究类文章），入选论文的题目为“Real-time Distributed Co-Movement Pattern Detection on Streaming Trajectories”。
VLDB是数据库领域的三大顶级国际会议之一，其在数据库领域具有很高的学术地位和国际影响力。
该研究成果是由浙江大学数据库与大数据分析实验室高云君教授团队和阿里巴巴AZFT实验室合作完成。此项研究成果也是“阿里巴巴—浙江大学下一代数据库技术实验室项目”在科研层面取得的新成果，其中团队负责人高云君教授，作为此项目的高校合作老师之一，将会在此之后继续通过阿里巴巴和高校合作的平台，与阿里研发团队持续滚动项目合作，通过高效的校企协作创造更多的学术与社会价值。
本项目探讨了轨迹流数据上的Co-Movement运动模式实时挖掘，并首次提出了面向轨迹流数据的分布式共同运动模式实时检测框架ICPE，以克服以往共同模式挖掘只能针对历史轨迹数据进行检测的缺陷。此外，我们对聚类和枚举过程进行加速，从而有效地提高了ICPE的性能和扩展性。该框架可以被广泛地应用于未来模式预测、轨迹压缩以及基于位置的服务等。
此研究项目初期，双方通过“下一代数据库技术”开启合作，先是基于阿里巴巴的AZFT实验室提供的大轨迹流数据，提出了基于Flink的两阶段轨迹流数据的共同运动模式实时检测框架ICPE，包括实时聚类和模式枚举；而后在此基础上，双方进一步考虑将本论文的轨迹共同运动模式挖掘算法和框架扩展至其他领域，如物流配送模式挖掘和社交属性挖掘等，进而将这些研究成果逐步应用于阿里的实际业务场景中。
