鬼节出生的人8月19-23日，国际数据挖掘会议KDD2018在英国伦敦正式召开，大约3000名来自世界各地的学者和知名企业代表齐聚一堂，展示了各自在数据科学领域的最新技术与。由京东金融副总裁、首席数据科学家郑宇博士发起创办的国际城市计算论坛（International Workshop on Urban Computing）在大会上如期召开，吸引了众多学者参与，共同探讨大数据和人工智能在城市计算领域的先进科研，成功实践案例，彰显了国际学界对城市计算的高度关注。
京东全面亮相KDD大会，并以发表10篇论文的成绩展示了中国技术发展的“京东力量”， 其中，京东金融共有4篇论文被KDD大会收录，这四篇论文均出自京东金融城市计算事业部，相关作者受邀出席大会并做技术报告。此外，京东金融风险管理部还有一篇论文被KDD上的“图的挖掘与学习国际研讨会”收录。
KDD大会的量逐年攀升，今年的接收率仅为18.4%。京东金融的相关学术何以在KDD期间赢得广泛赞誉，首要的原因是这些将创新的技术和落地的应用有机融合。下面，就让我们来看看，京东金融的这五篇论文都取得了哪些。
车辆驾驶是一种需要多种技巧的复杂行为，合理有效的分析挖掘司机的驾驶行为，能够帮助我们评估一个司机的驾驶技能，进而也能帮助评估城市每块区域或段每一时刻的面驾驶安全系数，帮助检测出高风险区域段，提升交通安全，促进城市智能交通系统的发展。
某一时间，计算某一区域内 ，处于当前区域的司机的 driving score的平均值。分数越高越安全，越低越。这是业内首次实现对司机驾驶行为以及区域的实时评估。
分析司机的驾驶行为并预判某一区域的交通风险，有着显著的社会应用价值： 首先， 对交通管理部门说，提前对区域作出预判，及时疏导，为决策提供支持，优化资源的调配，例如信号灯、警示牌、医疗单位的规划等; 其次，对保险公司来说，可以根据司机的驾驶行为，使调整保费策略更加合理；第三，对提供地图和服务的企业来说，在提供服务时，可以根据区域的预判，对线进行调整，完善自身的服务；最后，对司机个人来说，driving score的变化，对调整自己的驾驶行为和驾驶习惯有指导意义，可以帮助司机形成安全驾驶的良好习惯。
共享单车在城市中越来越普及，便利城市出行的同时也给单车运营带来诸多问题：部分区域存在大量单车拥堵，而另一些区域却没有可供使用的单车。现阶段，单车运营商采用小型三轮车在城市各区域之间持续地进行单车调度来解决上述问题。我们提出了一种基于时空数据的强化学习模型来实时地指导城市内的各个三轮车进行协作、高效、长期最优地单车调度。