2026年5月18日上午10时9428cn太阳集团古天乐第145期学术沙龙在04-205顺利举行。本次沙龙邀请了来自深圳大学和北京航空航天大学的三位青年学者作专题报告，学院部分教师、研究生及相关研究人员共同参加了此次活动。三位报告人分别围绕社交网络中的信息传播与图阻力、基于局部主导性的网络聚类方法，以及基于自适应同步的复杂网络拓扑识别等主题分享了最新研究成果，现场学术氛围浓厚，与会师生就相关理论方法与实际应用进行了深入交流。

王向荣：本次沙龙汇报了社交网络上信息扩散的若干典型场景与建模方法。她指出，信息扩散是社交网络的关键功能属性，但其机制往往复杂且依赖具体情境。报告系统介绍了诱导渗流模型、分支式传染模型、社会学习模型等扩散机制，并探讨了如何利用扩散动力学反推网络结构。最后，结合集体智能等应用场景，阐述了社交扩散在实际问题中的潜在价值。

李睿琪：本次沙龙汇报了一种基于局部主导性（local dominance）的网络聚类方法。与传统基于割、电导或模块度的社区检测方法不同，该方法通过将低度节点分配到高度节点的“影响盆地”中，利用局部信息高效识别社区结构。局部主导性还揭示了网络中隐藏的方向性与局部层次结构，能够自然地形成社区中心。通过在合成网络和带真实标签的经验网络上的验证，展示了该方法在聚类问题中的广泛适用性。

郑义：本次沙龙汇报了针对复杂网络拓扑识别问题的一种改进方法。针对现有基于同步的识别方法中“线性无关条件”存在的局限性，提出了一种无需该条件的自适应同步识别策略。通过构造由特定孤立节点组成的驱动网络，并将其与未知拓扑的响应网络同步，结合设计合适的控制器与参数更新律，实现对未知拓扑矩阵的精准识别。理论证明该方法是一般化形式，数值仿真验证了其可行性与有效性。

报告人简历：

王向荣，深圳大学助理教授/特聘副研究员，深圳市海外高层次人才。主要从事网络科学的基础理论研究以及在复杂社交系统上的动力学应用研究。于2012至2016年，在荷兰代尔夫特理工大学攻读网络科学博士学位，并于2016年至2018年，在代尔夫特理工大学进行博士后研究。期间在意大利著名复杂系统研究中心ISI Foundation，西班牙萨拉戈萨大学以及吉罗纳大学进行学术访问。发表学术论文30余篇，主要成果发表在Nature Medicine，美国科学院院刊PNAS，PRL，CCFA人工智能四大刊之一AIJ等国际顶级期刊，并担任CSF副主编及JCN主编。

李睿琪，北京航空航天大学副教授。北京师范大学系统科学博士，博士期间在 MIT 与波士顿大学进行联合培养，本科就读于电子科技大学国际化软件人才实验班。主要研究方向为复杂网络、城市科学、低空经济。目前在 Nature Communications、Communications Physics、Neural Networks、Physical Review E、Social Networks 等期刊发表论文三十余篇，引用 1500 余次，主持包括国家自然科学基金面上项目、青年项目、上海市智能信息处理重点实验室开放课题在内的多项项目，曾荣获第十二届社会网与社会资本研究年会最佳论文奖、第六届 CAAI 社会计算新星学者、第20/21 届 COTA 国际交通科技年会突出报告奖。现任国际复杂系统大会指导委员会委员，国际复杂系统学会理事会成员，中国管理科学与工程学会复杂系统管理分会组织工作委员会副主任委员，中国系统工程学会系统理论专委会委员，中国自动化学会计算社会与社会智能专委会委员。目前担任多个学术期刊与会议的审稿人。

郑义，2013年毕业于石河子大学数学系，获理学学士学位；2018年于石河子大学数学系理学硕士学位；2022年毕业于武汉大学数学与统计学院，获理学博士学位。2022年10月至2024年5月，任职于国防科技大学，担任讲师。2024年7月至今，于深圳大学计算机与软件学院从事博士后研究工作。主要研究方向为网络化系统辨识，聚焦复杂网络系统、动态网络模型的参数辨识、状态估计与拓扑识别等核心问题。