桔妹导读：当地时间7月27日至8月1日，统计学领域顶级学术会议 JSM（Joint Statistical Meetings）在美国丹佛成功举行。丹佛是美国科罗拉多州的首府和最大城市，紧靠景色秀丽的落基山，气候宜人。平均海拔1610米（约一英里），故有“一英里城市”（The Mile-High City）之称。丹佛的七月，我们共同见证 JSM 盛大开幕。
JSM 是全世界统计学领域规模最大、历史最悠久（起源于1840年）、也是最重要的年度会议之一，近年来每年都吸引来自全世界各地逾6000多名顶尖学者和优秀从业者畅谈前沿研究与行业发展。这是滴滴团队2018年在温哥华首秀之后，第二次亮相统计学年度盛会 JSM。本次由 AI Labs 首席统计学家朱宏图、数据科学部负责人宋世君、首席数据科学家谢梁、AI Labs 专家研究员罗世楷、科技合作经理马楠和 AI Labs 算法实习生周帆代表参会，在会议中向与会者分享了统计学、数据科学在滴滴不同场景下的应用。作为唯一一家深度参与 JSM 的中国科技公司，滴滴在统计学和数据科学领域的积极探索和一系列应用成果，引起了与会观众的广泛关注，得到了领域内专家的一致认可。
滴滴团队合影
1.
滴滴4篇论文入选 JSM 2019 参与多环节报告、Poster 展示
JSM 大会今年的主题是 Statistics: Making an Impact，与滴滴“数据驱动”的价值观和文化尤为契合。本次滴滴共有四篇论文被大会接收，内容涉及供需平衡、电动车派单调度模型、用户全生命周期价值、动态供需网络数据分析等方向。以下为部分论文介绍。
▍Equilibrium Metrics for Dynamic Supply-Demand Networks
对于滴滴等网约车平台来说，一个重要问题是如何评价整个供需市场是否达到均衡。而取得市场均衡的一个重要标志是乘客的需求可以被很快的被周围空闲运力满足，而这需要供需系统之间的距离尽可能小。我们提出了一个基于有向加权图的度量衡，去动态刻画供给和需求这两个时空网络之间的真实距离。相比传统度量衡，我们结合了图网络的一些特征，允许相邻顶点之间的转移，并考虑了两者绝对值的差异。本次分享同时带来了一些我们提出的度量衡在实际中的应用，包括排单策论评估以及对一些平台指标的预测。
▍A Statistical and Machine Learning Framework for New Energy Vehicle Ride-sharing System
近年来，在滴滴等网约车平台上越来越多车主开始选择使用纯电动汽车。和传统燃油车相比，电动汽车有一些独特的特征，例如：电动汽车续航里程一般较短，并且充电的时间非常的长。如何在派单和调动系统中综合考虑电动汽车本身的特点成为了一个非常重要的问题。本次我们主要带来两个分享点：一是关于电动车基础方面的模型，即耗电模型。我们利用一个差分模型来拟合电动车耗电的情况，耗电模型也是派单和调度模型的基础；二是最为重要的派单模型，我们提出一个多目标深度强化学习模型来解决这个问题。本次分享同时带来了一些在模拟系统上的结果和实际的结果。
2.
大咖云集，滴滴分享人工智能生态
滴滴首席统计学家朱宏图受邀参与 Deep Learning for Data Science 研讨会，做题为 AI for Marketplace 的主题演讲。该研讨会由美西、美东国际生物统计学会和泛华统计协会共同组织，演讲嘉宾还包括南加州大学教授范莹莹、加州大学洛杉矶分校教授吴英年和哈佛大学教授刘军。朱宏图系统讲述了滴滴科技战略 AI for Transportation 和滴滴 AI 生态布局，详解背后运用的统计学和深度强化学习等方向的基础理论和算法研究，如因果模型、平衡矩阵等；并分享了在共享出行场景下滴滴的最新探索和实践，特别是在需求预测、供需诊断、策略优化（包括派单、激励）、策略评估等，吸引大会众多研究学者参与。
滴滴 AI Labs 首席统计学家朱宏图做主题演讲
3.
大与行业精锐深度交流、共聚一堂
会议期间，滴滴举办了专场技术沙龙，与数十位统计学家、相关专业学生进行交流，畅谈科研构思，交流学术意见，探讨职业发展。数据科学部负责人宋世君分享了“数据科学驱动业务发展”，从统计模型、实验设计、经济学理论三方面讲解滴滴真实的数据分析案例，也为在场同学们的职业选择提出了宝贵建议。
3.
大与行业精锐深度交流、共聚一堂
作为 JSM 2019金牌赞助商，滴滴在大会会场设立展台，吸引来络绎不绝的参会观众，学习滴滴技术、交流研究课题、了解招聘情况等等。期间，滴滴还现场接收简历并进行一对一面试。
滴滴数据科学部正在热招数据科学家、数据分析师等职位，欢迎对数据科学有着浓厚兴趣和建树的同学投递，具体职位信息可参考：http://talent.didiglobal.com/
滴滴团队与参会者在滴滴展台交流
了解滴滴参与 JSM 2019 的更多信息，欢迎访问：
https://outreach.didichuxing.com/jsm2019/
或发送邮件至 mandyma.edu@didiglobal.com
本文首发自滴滴科技合作 (ID:didioutreach)
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