计算机科学与技术学院“研学论道”研究生学术沙龙第七期圆满结束
发布时间:2021-11-18 09:58  点击:

20211116日上午九点,“研学论道”第七期学术沙龙在计算机楼学术交流厅正式举行。本期邀请了2017博士生刘学艳和2019级博士生王一鸣进行学术分享,她们分享的主题分别是“复杂网络隐含结构挖掘”和“神经主题模型”。活动采取线上线下同步的方式,学院各级同学踊跃参加。本次分享由计算机科学与技术学院研究生学生会干事王子昌主持。

上半场,由讲者刘学艳针对“复杂网络隐含结构挖掘”进行学术分享。她指出,研究复杂网络具有重要的应用价值和深远的科学意义,而随机块模型则是研究复杂网络的重要工具。随机块模型在网络分析中具有可解释、灵活、表达能力强以及泛化能力优等特点。针对现有研究的不足,她和她的团队提出了RSBMRedefined Stochastic Block Model, RSBM)学习算法,该算法能在保持SBM算法理论优势的前提下同时具有模型选择能力和较好的网络分析性能,实验数据验证了其各项性能的优异性。

下半场,由讲者王一鸣针对“神经主题模型”进行学术分享,讲者提出了一种新的短文本神经主题模型DWGTM,该模型同时应用单词共现图和单词语义关联图进行主题抽取,并提出一种新的评价主题语义连贯性的度量指标TSC。研究的主要动机在于学习更连贯、更具语义的主题,其中连贯性通过单词共现图实现,语义性通过单词语义关联图来实现。最后通过TSC指标来衡量算法的性能,结果表明讲者提出的方法相较现有算法在多个指标上均有不同程度的提升。

汇报结束后,与会听众积极提问,譬如对于论文中提出的新算法的性能问题,有时新算法的性能并不一定明显优于现有的算法,那么在进行投稿时要如何获得审稿人的认可?讲者表示,学术研究都是一步一个脚印,很少一步就能取得巨大的进展,当我们提出的研究成果相较前人在性能上没有明显提升时,更多地是要表明其新颖性、独创性,从而凸显文章的借鉴意义,这才是其价值所在!

针对听众的答疑结束后,主持人为讲者们颁发了带有唯一编号与计算机科学与技术学院杨博院长亲笔签名的“荣誉证书”,以表彰其在学术研究和学术分享上的贡献。

活动最后,所有与会同学进行了现场合影留念。至此,本期学术沙龙活动圆满结束。

“研学论道”研究生学术沙龙会在每周二早上9点在计算机楼学术交流厅定期进行,希望同学们持续关注。

会议录屏链接:

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位于计算机西楼大厅的展板已更换,“研学术话题,论科研之道”,欢迎同学们前来阅览。

下期预告请见附件。

 

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