报告题目：面向网络表征学习的持续同调理论研究
报告人：叶东升 博士
报告时间：2026年4月14日（周二）14:00-15:00
报告地点：藕舫楼620室
主 持 人：姚卫 教授
报告摘要：
网络表征学习作为处理关系型数据的核心技术，近年来备受学术界关注。然而，传统表征方法主要基于度量空间嵌入理论，其性能往往受限于度量空间的固有几何约束。拓扑数据分析中的持续同调理论为突破这一瓶颈提供了新路径。本报告聚焦于持续同调在网络表征学习中的最新理论进展，重点阐述了处理时变非对称结构的动态Dowker持续同调，以及刻画局部邻接结构的近邻持续同调理论，并报告了上述理论在角色发现、链路预测、社区检测、图分类等不同层级网络结构分析任务上的应用性能。
报告人简介：
叶东升，武汉大学通信与信息系统博士，现为湖北汽车工业学院讲师。研究方向：拓扑数据分析、图机器学习。中国工业与应用数学学会会员，Expert Systems with Applications、Knowledge-Based Systems、IEEE Transactions on Computational Social Systems等期刊审稿人，近5年共计发表论文13篇，包括中科院一区期刊6篇，CCF A类会议论文2篇。主持湖北省自然科学基金青年B类项目、湖北省教育厅科研计划重点项目各1项，作为核心成员参与国家自然科学基金联合基金重点项目、国家重点研发计划合作课题多项。
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数学与统计学院
江苏省应用数学（南京信息工程大学）中心
江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室
2026年4月14日
