2019年5月29日下午，应中央财经大学统计与数学学院青年教师杨欣欣的邀请，中国科学院信息工程研究所周川副研究员，在学院南路校区主教107做了题为“Graph Mining: from Structure toKnowledge”的学术报告。
周川，现为中国科学院信息工程研究所副研究员，硕士生导师，获中科院数学与系统科学研究院博士学位。研究方向为社会计算、社交网络分析、图挖掘、统计机器学习，在国际顶级学术期刊和会议（如TKDE、DMKD、PR、AAAI、IJCAI、ICDM、CIKM等）上累计发表学术论文近60篇。承担国家自然科学基金、国家重点研发计划、973、中科院先导等10余项科研课题。
周川副研究员的报告分三部分，详细介绍了近年来其团队在影响最大化、社交推荐系统和欺诈检测等问题上所取得的研究结果。在影响最大化问题上，从算法、数据和模型这三个层面出发，分别提出了基于目标函数上界的剪枝式处理方法、基于子图流的增量式处理方法和基于网络粗化的映射式处理方法，构建了一套完整的大规模网络影响最大化问题求解方案；在社交推荐问题上，引入了本质偏好空间这个新概念，为刻画用户的社交倾向与购物倾向提供了一种新的建模思路；针对欺诈检测问题，提出了基于深度结构学习的DeepFD模型，大幅提升了欺诈检测问题的求解性能。
报告结束后，参加报告的青年教师与周川副研究员进行了深入的讨论。
本次活动受中央财经大学2019专题学术讲座项目资助。
