星流中的闪光：天文瞬变事件的自动分类

对现代同天巡天探测到的瞬变事件进行自动、快速的分类，对于发挥其科学效用以及利用稀缺资源进行有效的后续观测至关重要。这带来了一些独特的挑战：数据稀疏、异构且不完整；随时间演化；且大部分相关信息并非来自数据流本身，而是来自各种档案数据和上下文信息（空间、时间和多波段）。我们正在探索多种新颖的技术（主要是贝叶斯方法）来应对这些挑战，并以正在进行的 CRTS 巡天作为测试平台。当前的巡天已经使我们无法有效地跟进所有潜在感兴趣的事件，而随着未来十年更宏大的巡天项目启动，这些挑战将加剧数个数量级。虽然我们将重点放在特定领域（天体物理学）的应用上，但这些挑战对于海量数据流中的事件或异常检测及知识发现具有更广泛的相关性。