1. 时空数据查询处理
时空数据泛指带有时间和地理属性的数据（例如时间序列、车辆轨迹、微博等）。面向实际应用场景中大数据的复杂性，我们的研究工作聚焦于解决这类数据的高效存储、索引和查询问题。
2. 交互式学习
交互式学习一是类机器学习方法，智能体通过与任务环境进行交互，从反馈信号中学习行为策略。我们的研究工作侧重于多智能体强化学习、强化学习的迁移、在线学习等前沿方向。
3. 时空推荐系统
时空推荐泛指考虑了时间、地理等因素的推荐。与传统推荐系统相比，时空推荐系统具有更明显的线上线下相结合特点。我们的研究工作聚焦于利用知识图谱等工具实现可解释的、有说服力的推荐。