（通讯员：关迪）2023年12月5日上午8点30分，东北师范大学刘秉辉教授莅临我院做学术报告，在南湖校区综合楼第二阶梯教室进行，会议由数学与统计学院副院长杨凯老师主持，学院部分老师、全体研究生参加了本次学术报告会。

会议开始之际，由杨凯副院长代表学院对刘秉辉教授的到来表示欢迎和感谢，并对刘教授的研究内容做了简单的介绍。

报告人简介:东北师范大学，教授、博导，统计系主任;主要研究方向为统计机器学习和网络数据分析;在统计学、计算机&人工智能、计量经济学期刊发表论文三十余篇，部分成果发表在 JASA、AOS、AOAS、AIJ、JMLR、JOE、JBES等上;主持国家自然科学基金多项;入选国家级青年人才计划、国家天元数学东北中心优秀青年学者、吉林省拔尖创新人才;担任中国现场统计研究会因果推断分会副理事长、中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会副理事长等;与中国联通公司、长春市长公开电话办公室等单位合作，主持大数据产品开发、大数据培训若干。数字经济赋能、政策供给与区域高质量发展——基于230个城市面板数据的经验考察。

报告题目：Community Detection in Complex Networks

报告摘要:The detection of communities in complex networks is a fundamental aspect of complex network studies that has garnered significant attention in recent years. The stochastic block model and its variants have emerged as the most popular statistical models for characterizing community structure, serving as the foundation for many complex network constructions. However, fitting a stochastic block model for complex network by maximizing its likelihood function is often a challenging task, especially for large-scale networks. To address this issue, we have developed a strategy called"decoupling rows and columns" to effectively solve the fitting problems associated with certain complex network models. This strategy involves the creation and optimization of a well-designed profile-pseudo likelihood, which serves as a tractable substitute for the likelihood function. By utilizing this strategy, we are able to achieve computational efficiency and accurate community detection, while also providing a solid theoretical guarantee of convergence and consistency.Through extensive simulations and analyses of real-world data, we demonstrate the practicality and advantages of our proposed strategy in diverse complex networks.

在报告中，刘教授以“复杂网络中的社区检测”为主题，阐述了随机块模型及其变体已经成为描述社区结构的最流行的统计模型，是许多复杂网络构建的基础，随后基于复杂网络的结构性，刘教授提出了“行与列解耦”的策略，通过这个策略，能够实现计算效率和准确的社区发现。在报告过程中，刘教授用通俗易懂的语言、条理清晰的讲解方式让同学们对复杂网络有了更准确的认识，还从不同的角度，分享了自己的研究经验和学习方法，为我院师生提供了宝贵的参考和借鉴。

报告结束后，同学们踊跃提问，就感兴趣的问题与刘教授进行了广泛的讨论与交流，同学们纷纷表示会在今后的学习生活中不断努力。此次会议促进了师生之间的学术交流与共享，激发了同学们的学习热情。

（审核人：王丹、王纯杰）

数学与统计学院

2023年12月5日