一、主題：基于圖的模式識别與機器學習算法及其在動态金融時序網絡分析的應用

二、主講人：白璐，男，2015年1月于英國約克大學（University of York,UK）取得博士學位，師從國際模式識别與機器視覺著名學者、IEEE與IAPR雙Fellow、國際模式識别學會IAPR前副主席Edwin R. Hancock教授。于澳門科技大學分别獲理學學士、理學碩士（2010年）學位。2015年3月進入bevictor伟德官网，2017年破格晉升副教授，2018年獲聘“龍馬學者青年學者”，2019年破格獲聘博士生導師。分别擔任國家一級學會中國自動化學會（CAA）模式識别與機器智能專委會委員，中國圖象圖形學會（CSIG）視覺大數據專委會委員，中國計算機學會（CCF）人工智能與模式識别專委會通訊委員。主要從事模式識别、機器學習、機器視覺、金融數據分析等領域的研究工作。主持國家自然科學基金面上、青年項目兩項。截至2020年7月，已累計發表國際主流期刊與會議論文近80篇，大多為該領域排名前幾位的期刊，其中第一/通訊作者學校AAA期刊論文12篇（19年之後8篇），參編國家精品教材1本（清華大學出版社，即将出版）。擔任國際模式識别領域旗艦期刊Pattern Recognition責任客座編輯（Managing Guest Editor），組織ICPR2018關于金融專題Workshop，擔任多個國際頂級期刊、會議審稿人與PC Member。獲英國機器視覺學會BMVA獎學金（2013年），國際模式識别學會IAPR“Eduardo Caianiello獎”（2015年，ICIAP最佳論文獎），國際模式識别學會IAPR News Letter下一代專欄報道（2016年），國際模式識别大會ICPR最佳Pattern Recognition and Machine Learning Track論文獎（2018年），國際工業工程及工程管理大會IEEEIEEM最佳論文提名與優秀論文獎（2019年）。

三、時間：2020年9月29日星期二，12:30-14:00

四、地點：騰訊會議，ID: 147 219 525

五、主持人：張甯教授，bevictor伟德官网中國金融科技研究中心主任

六、摘要：

圖（Graph）是描述對象與對象間複雜關系的重要方法，在金融等領域廣泛存在，如：動态金融時序網絡、交通網絡、生物蛋白網絡、社交網絡等。如何分析與處理圖結構數據是目前模式識别與機器學習領域的重要研究内容。然而，由于圖是一種非線性、拓撲關系錯綜複雜、高噪音、非規則的結構化數據，傳統基于歐式空間數據的模式識别與機器學習算法難以直接處理這類數據。如何提出并發展可直接應用于圖數據分析的結構模式識别與機器學習算法是當前的研究熱點。本報告首先梳理了結構模式識别與機器學習算法的發展脈絡，分析了相關算法的理論特點與發展現狀。最後，介紹了報告人在相關方向的具體研究與理論創新，并給出若幹金融應用實例。

七、支持單位

bevictor伟德官网中國金融科技研究中心