学术讲座：基于结构化图学习的高效聚类方法

讲座题目：基于结构化图学习的高效聚类方法

主讲人：聂飞平

主讲人简介：

      西北工业大学“光学影像分析与学习中心”教授、博士生导师。毕业于清华大学，专业方向为模式识别与机器学习中的理论和方法设计；主要成就是将所设计的方法成功应用于图像分割与标注、多媒体信息检索、生物信息学等领域的实际问题中；学术代表作有：中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议上发表论文60余篇。

讲座内容：

      数据聚类是机器学习和数据挖掘研究中的一个基本问题。在数十年的研究中，已经提出了很多聚类方法，而基于图的聚类方法是其中最有效的方法之一。传统的图聚类方法需要用户事先给定一个图，然后采用松弛技巧将问题转化为一个可解的问题。由于一般的图不具有结构性，因此得到的解是连续的，需要利用离散技术得到最终的聚类结果，从而使得聚类结果十分依赖于初始化。针对这些问题，我们提出了一种结构化图学习方法，通过学习一个具有结构的图，使得我们可以直接得到聚类结果，不再依赖于初始化。该新方法具有性能优越，稳定等优点，并且其中的结构化图学习思想可以应用在其他基于图的机器学习方法中，具有很大的应用价值和启发性。

讲座时间：2018年4月10日 上午9:30-11:30

讲座地点：科学楼信息与通信工程学院715学术报告厅