时间:6月26日(周三) 9:00-9:30
地点:仙林校区计算机学科楼327会议室
报告人: 张伯雷
题 目:复杂网络中的信息传播研究
摘 要:具有小世界,无尺度,社群结构的复杂网络存在于我们生活中的方方面面,如社会网络,生物网络,商品网络等。在复杂网络中,信息的传播可能具有极联效应,造成巨大的影响,因此,复杂网络中的信息传播是一个非常重要的研究问题。本报告基于社会学理论,介绍一个可以综合考虑同质性和影响力的信息传播模型,该模型不仅可以准确预测信息传播的范围,还能揭示信息极联的结构特征;同时,引入一个基于信息传播模型来实现信息传播最大化的算法,以及该算法的近似最优界(bound)。最后,报告还将介绍复杂网络及相关的研究在精准营销,分子结构预测等领域的一些应用和进展。
报告人简介:
张伯雷,男,现任京东人工智能研究院算法研究员,分别于2010年和2016年获得南京大学计算机系学士学位和博士学位,研究方向主要包括复杂网络分析,图嵌入学习,机器学习。以第一作者在《Journal of Computer Science and Technology》,《ECML/PKDD》,《DASFFA》,《PAKDD》等国际权威期刊会议发表多篇论文。参与《ICNP》,《ICPP》,计算机学报等多个期刊会议的审稿。2014年曾在德国哥廷根大学做访问学者。毕业后分别在IBM中国研究院和京东人工智能研究院从事机器学习相关工作。