海報設(shè)計：林秋妤

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方法的夏天（第四季）：研究方法系列講座

第5講 網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測：如何預(yù)測科研合作中的主導(dǎo)-參與關(guān)系？

賀超城 武漢大學(xué)講師

左任銜 武漢大學(xué)博士生

王君領(lǐng) 蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院碩士生

2023/08/24（周四）19：30-20：30

【研究方法】

鏈路預(yù)測

【研究問題與發(fā)現(xiàn)】

隨著科技的不斷快速發(fā)展和用戶的需求與素養(yǎng)的提高，社會系統(tǒng)中各種交互的復(fù)雜度與日俱增。鏈路預(yù)測涵蓋了對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中丟失鏈路、未來鏈路以及異常鏈路的預(yù)測，這對于刻畫社會、生物、信息等復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征、演化機制以及整體行為與功能具有重要意義。本次分享梳理了鏈路預(yù)測方法的發(fā)展歷程、適用范圍和應(yīng)用場景，并結(jié)合科研合作網(wǎng)絡(luò)的案例，針對主導(dǎo)-參與關(guān)系進行鏈路預(yù)測，旨在從網(wǎng)絡(luò)視角為剖析復(fù)雜系統(tǒng)提供參考。

【論文出處】

1.He Chaocheng,Wu Jiang ,Zhang Qingpeng (2022). Proximity‐aware Research Leadership Recommendation in Research Collaboration via Deep Neural Networks.Journal of the Association for Information Science and Technology,73,1:70-89.

2.He Chaocheng,et al (2023).Research on the Formation Mechanism of Research Leadership Relations:An Exponential Random Graph Model Analysis Approach.Journal of Informetrics, 17,2:101401.

3.He Chaocheng,Wu Jiang,Zhang Qingpeng (2020).Research Leadership Flow Determinants and the Role of Proximity in Research Collaborations.Journal of the Association for Information Science and Technology ,71,11:1341-1356.

4.He Chaocheng,Wu Jiang,Zhang Qingpeng (2021).Characterizing Research Leadership on Geographically Weighted Collaboration Network.Scientometrics,126:4005-4037.

【主講人簡介】

賀超城，香港城市大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)博士、武漢大學(xué)管理科學(xué)與工程博士，現(xiàn)任武漢大學(xué)信息管理學(xué)院講師，入選2022 年度中國科協(xié)科技智庫青年人才計劃，任中國科技情報學(xué)會健康信息學(xué)專委會理事、湖北省電子商務(wù)學(xué)會理事。主要研究興趣為：科技情報和計算社會科學(xué)。在Journal of the Association for Information Science and Technology,IEEE Transactions on Engineering Management,Information Processing and Management,Journal of Informetrics,Information Technology & People,Scientometrics,Science & Public Policy,IEEE Transactions on Computational Social Systems以及《中國圖書館學(xué)報》《情報學(xué)報》等國內(nèi)外期刊發(fā)表論文四十余篇，發(fā)明專利3項。主持國家自然科學(xué)基金青年項目、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金項目和中國博士后科學(xué)基金項目等。

【對談人簡介】

左任銜，武漢大學(xué)博士研究生，主要研究領(lǐng)域為多層網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測、社會計算和特征工程等，重點研究運用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機仿真等方法對多層網(wǎng)絡(luò)的演化進行建模。研究成果在Physica A,Electronic Commerce Research,Operational Research等期刊和ICKM(International Conference on Knowledge Management)等會議上發(fā)表。

王君領(lǐng)，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院碩士研究生，主要研究領(lǐng)域為自然語言處理等，重點研究對話生成技術(shù)。該工作致力于提升生成文本的流暢性和相關(guān)性，使生成的對話內(nèi)容更加自然和有價值，并通過運用人工智能手段，對大型語言模型進行訓(xùn)練，在對話生成方面取得了一系列成果，發(fā)表在包括Joint Conference on Digital Libraries (JCDL),HICSS等會議、Journal of Information Science等期刊上。