演讲人: Jeffrey Xu Yu，Professor（于旭教授）

讲座时间: 11月26日（周五）下午15:40-16:40

讲座地点: 信息楼4层学术报告厅

讲座内容:

摘 要：

近年来，出现了很多大型的图形网络，诸如社会网络、传感器网络、生物网络等等，人们希望能对这些网络进行充分的研究。图形聚类在分析和可视化大型图中是非常有效的技术。一个大型图的聚类目的是要基于不同的准则将顶点划分成不同的类别。现有的图聚类方法几乎都是采取要么做顶点周边的拓扑结构的相似性计算，要么做与顶点相关的属性值的相似性计算。在本报告中，我们讨论一种基于结构与属性相似性二方面，使用统一的距离度量的新的图聚类方法。新的方法将大的属性图划分成k个类别，其中的每个类别包含了具有相似属性值的且稠密连接在一起的子图，本报告中我们将详细地讨论该方法的技术细节。

简 历：

于旭（Jeffrey Xu Yu）博士是香港中文大学系统工程与工程管理系的教授。曾在日本筑波大学，澳大利亚国立大学任教，在数据的管理和数据挖掘应用方面有较深的造诣，是许多国际权威期刊的编委，国际知名的学者。他当前主要的研究兴趣包括图挖掘、图查询处理、图模式匹配和关系数据库中的关键词搜索。于博士曾在200多个国际学术会议或研讨会上担任组织委员会或程序委员会的工作。他曾在国际一流学术期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering担任过副编委(2004-2008)，目前是国际一流学术期刊VLDB Journal编辑部成员和ACM SIGMOD执行委员会委员。他在高水平的学术期刊和国际会议上发表过200多篇的学术论文。

注：本学术报告后，报告人还将介绍香港中文大学系统工程与工程管理系的一些学术研究情况。特别对有志到香港中文大学进一步从事学术研究的同学将提供相关的帮助和指导。