【报 告 人】：曲存全

【报告时间】：2022年7月31日19:00

【报告地点】：腾讯会议：419 192 773  

【内容摘要】：

社区检测或者聚类是理解复杂系统结构的关键任务。在某些网络中，允许节点通过“正”或“负”边连接，这种网络称为符号网络。在符号网络中发现社区比在无符号网络中更具有挑战性。本报告将介绍符号网络的非回溯矩阵，从理论上否定了该矩阵的可检测性阈值，并证明了该矩阵用于社区检测的可行性。通过考虑网络中的平衡路径（称为平衡非回溯矩阵），我们进一步改进了所开发的矩阵。仿真结果表明，该算法基于平衡非回溯追踪矩阵的性能明显优于基于邻接矩阵和符号矩阵的性能。

【个人简介】：

曲存全，山东大学数据科学研究院副研究员，硕士生导师。于2019年在山东大学数学学院获得博士学位，2016年至2018年于荷兰代尔夫特理工大学联合培养两年。主要研究方向为网络数据科学、复杂网络理论及其应用等。以第一或通讯作者身份在IEEE Transactions on Network ScienceEngineering、Information Sciences、New Journal of Physics、Chaos、Chaos Solitons & Fractals等期刊发表论文10余篇。主持国家自然科学基金青年基金项目1项、中国博士后基金特别资助项目1项、面上资助项目1项，参与国家自然科学基金重点项目1项。

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