报告题目:  大图数据社区搜索的基础模型与方法

报告人： 李荣华

时间：2023年7月18日（周二） 下午3:30-4:15地点：王选所106会议室

摘要：

从图数据中搜索紧密连接的社区子图是图数据分析领域的一个基础性问题，其在社交网络分析、推荐系统、欺诈团伙挖掘，金融风险分析等领域具有重要应用。如何对现实应用中大图数据的社区结构进行建模，以及如何高效搜索大图数据的社区结构一直是学术界和工业界的研究热点。本次报告将主要介绍我们课题组在社区建模与搜索方法方面取得的最新研究进展，包括继承性稠密子图建模与搜索方法、时序社区建模与搜索方法、以及基于继承性稠密子图计数的高阶社区建模与搜索方法等工作。

报告人简介：

李荣华，博士，北京理工大学计算机学院教授，博士生导师，曾获2018年度教育部青年长江学者荣誉称号。李博士2013年毕业于香港中文大学系统工程与工程管理系，同年9月加入深圳大学计算机与软件学院，2018年3月加入北京理工大学计算机学院。李博士主要研究图数据管理与挖掘、图论算法的设计与分析、图神经网络、谱图理论及应用等。近年来，李博士在上述相关领域发表 CCF A 类会议 SIGMOD、VLDB、KDD、ICDE和 CCF A 类期刊 VLDB Journal、IEEE TKDE 长文50多篇。相关研究成果获得了ICDE 优秀论文2篇。承担国家自然科学基金联合基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划课题，获得CCF—百度松果基金，CCF-华为胡杨林基金，腾讯犀牛鸟微信专项等项目资助。