报告人：王江洲
报告地点：腾讯会议ID:192-940-675
报告时间：2022年09月30日星期五15:00-16:00
报告摘要：
对于具有节点流行度特征的有向网络和二部图网络数据，尚缺乏有效的统计模型。尽管对于具有节点流行度特征的无向网络数据，已有一些研究成果，但无论是模型还是拟合算法均不能够平凡的拓广至有向网络和二部图网络。有鉴于此，本研究旨在对具有节点流行度特征的有向网络和二部图网络数据，提出一个恰当的模型，构建高效的拟合算法，并建立算法的统计理论保障。
主讲人简介：
王江洲，现南方科技大学统计与数据科学系（邵启满课题组和荆炳义课题组联合）博士后，本科就读于东北大学，硕士和博士就读于东北师范大学，师从郭建华教授。主要研究方向为大规模复杂网络数据的统计分析。目前发表SCI论文5篇，其中第一作者3篇（JASA 1篇，Stat 2篇）， 主持博士后基金面上资助1项，博士后基金特别资助（站中）1项。
