呂琳媛

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基本信息

個人介紹

呂琳媛,1984年5月出生,女,電子科技大學教授,阿里巴巴複雜科學研究中心執行主任。主要研究方向為複雜性科學,網絡科學和信息物理等領域,其中以網絡上的鏈路預測,標籤分類,節點角色挖掘以及推薦算法為主要研究問題。國際網絡科學學會(The Network Science Society)理事會成員。國家優秀青年基金獲得者,入選2018年《麻省理工科技評論》中國區“35 歲以下科技創新 35 人”名單。

已發表論文60餘篇,有9篇論文入選ESI全球Top-1%高引論文,論文引用7000餘次,發表期刊包括《PloS ONE》,《美國物理評論》、《歐洲物理快報》、《荷蘭物理A》、《歐洲物理雜誌B》、《中國科學》等國內外權威期刊。學術成果具有一定的影響力,曾在多個國際國內會議中作大會報告或邀請報告。

教育背景

  • 2002/09-2006/07 北京師範大學,管理科學,學士
  • 2006/09-2008/07 北京師範大學,系統分析與集成,碩士
  • 2008/09-2012/03 瑞士弗里堡大學,物理系,博士 
  • 2013/12-2014/04 美國波士頓大學,物理系,訪問學者 

工作經歷

  • 2017/06 至今   電子科技大學,基礎與前沿研究院,教授
  • 2012/06-2017/06 杭州師範大學,阿里巴巴複雜科學研究中心,教授

學術背景

研究領域

複雜性科學,網絡科學和信息物理等領域。其中以網絡上的鏈路預測,標籤分類,節點角色挖掘以及推薦算法為主要研究問題。

複雜網絡信息挖掘

針對網絡信息挖掘的一些重要問題在基礎理論方面的研究,包括如何在不完全信息下提升預測排序精度;如何處理噪音數據;如何理解多節點的協同行為及其湧現的宏觀特徵;如何處理多層、多關係、相互依存以及網絡的網絡等具有複雜結構的網絡;如何設計大規模快速算法以及演化網絡的增量算法;如何進行有效的評估建立客觀公正的評價體系等。

社交網絡分析

人類社會是一個開放的複雜系統,結合統計物理學、社會學、計算機仿真科學和認知神經科學等交叉科學的相關技術與方法,重點關注智能化社會信息獲取、分析與處理、海量社會媒體信息獲取和表示、社會信號處理、社會媒體分析與社會媒體智能、社會智能與認知、輿論傳播與控制、社會組織結構演化和優化等。

腦網絡

人腦約有1000億個神經元,目前的技術遠遠沒達到能夠構建神經元層次的腦網絡的地步,且在未來的五到十年都很難實現這個目標,但是在大尺度和中尺度水平的腦網絡研究已經取得了突破性進展,我們的大腦具有高效的模塊化的小世界屬性,同時我們的大腦做到了“成本和效率”的平衡,而且大腦的連接模式可以用來區分正常人和病患人群(腦功能網絡異常檢測),顯示了網絡神經科學的臨床應用價值。此外,我們的生活在複雜的社會系統中,我們的大腦每天都要對這個系統進行交互響應,洞悉大腦與認知的關係,明確社會經歷對大腦的塑造,探討大腦網絡的動態演化,研究大腦的結構基礎與功能的關係都將會對包括人工智能在內的一系列領域產生深刻的影響。

代表性文章

  1. Recommender Systems; Physics Reports 519, 1-49; L. Lü, M. Medo, C. H. Yeung, Y.-C. Zhang*, Z.-K. Zhang, T. Zhou,2012
  2. The H-index of a network node and its relation to degree and coreness; Nature Communications 7:10168; L. Lü*,Tao Zhou, Qian-Ming Zhang,H. Eugene Stanley* ,2016
  3. Toward link predictability of complex networks; PNAS 112(8), 2325–2330,L. Lü*,L. Pan, T. Zhou, Y.-C. Zhang, H. E. Stanley* ,2016
  4. Link prediction in complex networks: A survey; Physica A 390, 1150; L. Lü, T. Zhou*,2011
  5. Leaders in Social Networks, the delicious case; PLoS ONE 6(6): e21202; L. Lü, Y.-C. Zhang, C. H. Yeung, T. Zhou*,2011
  6. Deviation of Zipf’s and Heaps’ Laws in Human Languages with Limited Dictionary Sizes; Scientific Reports 3, 1082; L. Lü, Z.-K. Zhang, T. Zhou*,2013
  7. Predicting missing links and identifying spurious links via likelihood analysis;Scientific Reports 6:22955; P. Pan, T. Zhou*, L. Lü*, C.K. Hu*,2016
  8. Avoiding congestion in recommender systems; New J. Phys. 16(6),063057; X. Ren, L. Lü*, R. Liu, J. Zhang,2014
  9. Quantifying the influence of scientists and their publications: distinguishing between prestige and popularity; New J. Phys. 14, 033033; Y.-B. Zhou, L. Lü*, M. Li,2012
  10. Manipulating directed networks for better synchronization; New J. Phys. 14, 083006; Zeng, L. Lü*, T. Zhou,2012
  11. Small world yields the most effective information spreading, New J. Phys. 13, 123005; L. Lü, D.-B. Chen, T. Zhou,2011

聯繫方式

  • 電子郵箱:babyann519(at)hotmail.com
  • 辦公電話:13250807346

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