6月15日下午2点，山西财经大学成红红博士应邀为计算机学院师生作了题为“复杂关联关系挖掘研究”的学术报告。本次报告会采用线上线下混合方式进行，报告会由我院副院长杨习贝教授主持。计算机学院教师、部分研究生在计算机学院328聆听了讲座。
关联关系挖掘是大数据分析基本理论与技术方法中亟待解决的关键问题。然而，海量数据集中数据类型的复杂多样性、数据分布的不确定性、关联关系复杂多样性、多种关联关系共存性及伪相关关系存在性等特点，使得统计学意义下的关联关系挖掘方法面临诸多挑战。因此，亟待发展基于数据驱动的、不依赖数据分布、不依赖参数选择、不受关联关系形式影响且简单有效的复杂关联关系度量新范式。成博士提出了粒计算视角下的解决思路，针对多元变量间关联关系挖掘任务给出了最大邻域系数MNC；针对二元变量提出了辅助信息统计量MNNE协助更高层次的统计建模；针对多元变量内关联关系挖掘任务提出了邻域全相关系数MNA。
报告结束之际，学院教师及研究生与成博士就有关学术问题进行了交流。最后，杨院长代表参会师生对成博士的精彩报告表示衷心的感谢，并期待有机会进一步展开探讨和互动。
成红红简介：山西大学博士，山西财经大学讲师，研究兴趣主要包括数据挖掘、粒计算和信息论，至今一直从事大数据关联关系挖掘、学习及相关应用研究。在《INS》、《JAR》、《IEEE TKDE》、《IEEE TPAMI》《FRONTIERS IN GENETIC》、《中国科学》、《计算机研究与发展》等国内外重要学术期刊发表论文10余篇。主持山西省青年基金项目1项，科技创新项目1项。