英文题目：Social Network Analysis with Graph-Pattern Association Rules

主讲人：王欣研究员/博士生导师

主讲人单位：金沙娱场城app7979-计算机科学学院

时间：2020年10月29日（周四）15:00-17:00

地点：思学楼B210

主办：金沙娱场城app7979科研处、计算机科学学院

报告摘要：

大数据时代的到来引发了全球范围内深刻的技术与商业变革。在白热化的商业竞争环境下，利用多样化的分析技术挖掘数据背后隐藏的商业价值已无处不在。其中一个被广泛认可，且行之有效的分析方法即为关联分析。通过关联分析，人们可以在交易数据库——一种典型的结构化数据中发现项集间的联系，例如：沃尔玛通过对交易数据进行关联分析，成功地发现了有关联的商品，进而优化商品布置，促进关联销售等。

然而，传统的关联分析仅适用于对结构化数据的分析，并不适用于以社交网络为代表的超大规模图结构数据。随着近年来社交网络的快速发展，如何对其进行关联分析引起了人们的高度关注，成为大数据分析领域内一个亟待解决的问题。其原因在于：社交网络已成为市场营销、广告投放等的重要平台，发现社交网络中实体间的关联关系有着巨大的商业价值。

为此，我们针对大规模图数据所具有的非结构化、分布式存储的特点，提出了图模式关联规则的概念，并据此设计了挖掘、分析方案，有效地解决了面向大规模图数据的关联分析问题。

报告人简介：

王欣，男，英国爱丁堡大学计算机博士，校企联合培养博士后，美国卡内基梅隆大学访问学者，研究员，博士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，绵阳市“产业尖端创新团队”带头人。先后主持国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金，四川省科技计划项目，四川省重点研发计划子课题，留学回国人员基金，国家重点实验室开发课题等项目。他的研究兴趣包括数据库理论与系统、大数据分析（社交网络、交通等）、人工智能（知识库问答方向）等；在中国计算机学会(CCF)推荐的国际知名学术会议、期刊发表论文近40篇；两次荣获国际会议最佳论文亚军奖，一次优秀论文奖；撰写专著2部；申请国内外发明专利40余项，获授权8项；研究成果得到企业广泛应用，取得明显经济效益。他也是四川省科技专家库专家，国家自然科学基金、教育部学位中心通讯评议专家，ACM/IEEE/CCF会员，CAAI终身会员。