十大彩票预测 学术报告[2026]030号

(高水平大学建设系列报告1289号)

报告题目：网络数据的社区发现方法及其理论

报告人：杨瑛教授 （清华大学）

报告时间：2026年4月16日14:30-15:30

报告地点：腾讯会议707293202

报告内容：近十几年来，网络数据研究在社会科学、生物学、遗传学及统计学等领域取得了大量理论与应用成果。从刻画人际关系的社交网络，到描述蛋白质相互作用的生物网络，网络数据几乎无处不在。揭示网络数据的内在结构、实现社区检测，具有重要的理论与应用价值。本报告聚焦于三类网络数据中的社区发现问题。第一类为加权网络的社区发现。我们对加权随机分块模型的权重分布进行非参数假设，在该模型框架下，分别设计了社区数已知与未知情形下的社区发现方法，并从理论上证明了所提方法具有依关系相合性。第二类为网络数据中的异常值检测。针对社区结构不均衡的网络数据，在随机分块模型框架下对小类社区进行定义，并提出基于节点偏差的小类检测方法；该方法不仅能准确识别小类，还能同时有效估计大类中的社区结构。第三类为多层网络数据的社区发现。针对多层有向网络，我们提出了一种协同谱聚类算法，能够捕捉有向网络中非对称的社区结构，并在多层随机共分块模型下证明社区估计的相合性；此外，为应对大规模多层网络的分析需求，进一步提出了随机化谱聚类算法，能够在百万级节点规模下高效实现多层网络的社区发现。

报告人简历：杨瑛，清华大学统计与数据科学教授。研究兴趣包括非参数与半参数估计、光滑参数选择、中位数回归、纵向数据分析、网络数据分析等。曾任/现任中国数学会概率统计学会第十一届、第十二届理事会副理事长，第二、三届全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员等职务。

欢迎师生参加！

邀请人：周彦

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2026年4月13日