中国人民大学新闻学院教师塔娜担任第一作者的论文《An Efficient Ride-Sharing Framework for
Maximizing Shared Route》（资源利用最大化的车辆共享算法框架）于2017年10月在IEEE TKDE期刊上发表。

车辆共享是共享经济的一个典型用例，对于节约能源、提高社会效率均具有现实意义。在论文中，塔娜及其合作者研究的车辆共享情景是：司机有自身的行程起止位置，在行程途中可以接受一定的绕行，搭载有相似出行需求的乘客，实现共享。他们研究了两个问题：一、多乘客与多司机的最快最优匹配（适用于交通高峰时刻，迅速匹配多个出行需求和多辆可用空载车辆）；二、满足某特定乘客行程需求的k个司机的最快最优查找（适合为单个乘客提供最优服务性能的应用场景）。针对这两个问题，论文分别提出了保证质量的高效算法，并在真实数据集上验证了算法的性能。

塔娜，毕业于清华大学计算机科学与技术专业，获计算机科学与技术博士学位。现任中国人民大学新闻学院讲师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，研究方向主要是计算传播学、新闻大数据。自在人大新闻学院入职以来，塔娜参加了《新闻大数据实验平台》项目，目标是建设全球新闻大数据的实时跨语言平台，实现多源新闻数据的实时抓取和专业化的新闻数据分析。她还承担了自然科学基金面上项目《基于位置的社交网络关键技术研究》（2014-2017），以社交网络为入口点，进行新媒体大数据分析，包括社交媒体舆情热点分析、内容融合、知识发现、情感分析。

IEEE TKDE(Transaction on Knowledge and Data
Engineering)是IEEE社区数据挖掘和数据库领域里的一个顶级期刊，2016-2017最新影响因子为3.438。IEEE（电气和电子工程师协会，英文全称是Institute
of Electrical and Electronics
Engineers）是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，是目前全球最大的非营利性专业技术学会，会员人数超过40万人，遍布160多个国家。

编辑/淑斌