学术报告

报告题目: 基于深度学习的网络结构和动力学协同预测

报告人： 张海峰教授 （安徽大学）

报告时间： 2024年5月13日上午9：00

报告地点：腾讯会议520540065

主办单位：数学与统计学院

报告简介: 结构和动力学分析是复杂网络领域关注的两大核心问题，而推断网络的结构和预测动力学演化规律又是重中之重。已有的研究多是把这两个问题单独讨论，网络的结构和动力学两者之间往往相互依赖，如何挖掘两者之间的相关性并进行协同预测值得深入探讨。为此，我们首先提出一个深度学习协同预测框架，研究单层网络的结构信息和时间序列信息均部分缺少下的协同预测方法；进一步，我们又提出了一个用于多层网络结构和动力学协同预测的框架，用于预测多层网络上的结构和传播动力学。实验表明，此框架不仅在结构推断上有良好的性能，在动力学预测方法也优势明显。另外我们的结论表明：结构推断和动力学预测之间存在互惠关系，即更好的网络结构可以提高动力学预测的准确性，而更好的动力学规则可以提高结构预测的准确性。

报告人简介：张海峰，男，教授，博士生导师，任职于安徽大学数学科学学院，安徽省学术与技术带头人。研究方向为网络分析，数据挖掘，网络动力学分析等，以第一或通讯作者在Nature Communications，IEEE Trans.系列， Physical Review E等期刊发表论文多篇。已主持国家基金及其他项目多项，荣获安徽省自然科学一等奖（排名第二）。

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