（通讯员：关迪）2024年5月24日上午9:30 ，中央财经大学统计与数学学院教授潘蕊教授莅临我院做学术报告。本次报告由数学与统计学院承办，在南湖校区老图书馆四楼会议室进行，会议由学院副院长杨凯主持，学院部分老师及研究生参加了本次学术报告会。

  会议开始之际，由杨凯老师作为代表对潘蕊教授的到来表示感谢，并对潘教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：潘蕊，中央财经大学统计与数学学院教授、博士生导师，中央财经大学龙马学者青年学者。主要研究领域为网络结构数据的统计建模、时空数据的统计分析等。在Annals of Statistics、Journal of the American Statistical Association、Journal of Business & Economic Statistics等期刊发表论文30余篇。著有中文专著《数据思维实践》、《网络结构数据分析与应用》。主持国家自然科学基金项目。具有丰富的案例创作和授课经验，曾获得中央财经大学青年教师教学基本功比赛二等奖，首届中国高校财经慕课联盟“同课异构”课程思政教学竞赛一等奖。

报告题目：A multi-layer academic network dataset derived from statistical publications

摘要：The utilization of multi-layer network structures now enables the explanation of complex systems in nature from multiple perspectives. Multi-layer academic networks capture diverse relationships among academic entities, facilitating the study of academic development and the prediction of future directions. However, there are currently few academic network datasets that simultaneously consider multi-layer academic networks; often, they only include a single layer. In this study, we provide a large-scale multi-layer academic network dataset, namely, LMANStat, which includes collaboration, co-institution, citation, co-citation, journal citation, author citation, author-paper and keyword co-occurrence networks. Furthermore, each layer of the multi-layer academic network is dynamic. Additionally, we expand the attributes of nodes, such as authors' research interests, productivity, region and institution. Supported by this dataset, it is possible to study the development and evolution of statistical disciplines from multiple perspectives. This dataset also provides fertile ground for studying complex systems with multi-layer structures.

  在接下来的报告中，潘教授介绍了大规模的多层学术网络数据集——LMANStat，该数据集涵盖了合作、共机构、引用、共被引、期刊引用、作者引用、作者-论文以及关键词共现等网络。此外，多层学术网络的每一层都是动态的。我们还丰富了节点的属性，如作者的研究兴趣、生产力、地区和机构等。基于此数据集，可以多角度研究统计学科的发展与演变。这一数据集也为研究具有多层结构的复杂系统提供了肥沃土壤。

  与会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与潘教授进行了广泛的讨论和交流，教授就提出的问题进行了详细的解答，分享了自己的心得。

  本次学术交流会拓展了同学们的学术视野，也激发了同学们的学习热情，更加努力学习研究新的领域与方法，并使老师和同学们对多层网络结构数据的相关知识有了更深的理解，聆听报告的师生均表示受益匪浅。

（审核人：王丹、王纯杰）

数学与统计学院

2024年5月24日