近日，我院2018級本科生張維昱同學為第一作者的文章MetroGAN: Simulating Urban Morphology with Generative Adversarial Network被計算機頂會SIGKDD接收。

本研究提出了一個基于地理知識導引的生成對抗網絡Metropolitan GAN模型(簡稱MetroGAN)，用于普适的城市形态模拟任務。模型通過引入了逐步增長的結構，學習城市形态的層次特征，并設計了地理損失對水體施加約束。此外，還提出一組評價體系，從城市規律性、視覺感知等不同側面，對生成結果的複雜結構進行評估。結果顯示MetroGAN在所有指标上，相較于最先進的城市模拟方法都有20% 以上的提升，并在隻輸入自然地理環境約束的情況下，依然可以取得很好的效果。

圖 1：MetroGAN模型結構圖

SIGKDD 是由ACM 數據挖掘及知識發現專委會主辦的數據挖掘研究領域的頂級年會，創建于1989年，是本領域曆史最悠久、規模最大的學術會議，也是中國計算機學會(CCF)認定的A類會議。論文合作者還有馬逸揚同學(beat365信息科學與技術學院)、朱遞博士(明尼蘇達大學)、董磊博士，指導老師為劉瑜教授。