CCF广东工业大学学生分会举办"复杂网络与智能计算"学术讲座

CCF广东工业大学学生分会于2026年5月21日（星期四）下午成功举办了主题为“复杂网络与智能计算”的学术讲座。这场讲座的报告人是广东工业大学计算机学院助理教授王俊雅博士。王俊雅博士主要研究方向包括复杂网络、图神经网络与人工智能等，重点关注复杂网络演化反演、结构可预测性以及生物医学网络智能分析等问题。近年来，以第一作者/共同第一作者在Nature Communications、Computers & Mathematics with Applications 等国际期刊发表论文多篇，其中发表于Nature Communications的研究首次实现仅基于网络终态结构对其演化历史进行高精度重构，相关成果入选编辑推荐论文。相关研究工作围绕复杂系统演化机理、网络结构失稳预警以及智能干预预测等方向展开，在复杂网络与人工智能交叉领域形成了系统性的研究积累。

在本次讲座中，王博士首先介绍了复杂网络研究的背景与意义。复杂网络广泛存在于生物医学、社交传播、交通系统与智能计算等场景中，其结构演化过程往往决定了系统的形成机制与动态行为。然而，现实网络通常只能观测到有限的静态快照，其真实演化历史难以直接获取，这给网络机理分析、未来结构预测以及系统风险评估带来了巨大挑战。王博士指出，传统网络分析方法往往假设网络结构是静态不变的，或者仅关注网络的拓扑统计特性，忽视了网络随时间演化的动态本质。这种局限性导致现有方法在解释网络形成机制、预测网络未来结构以及评估系统潜在风险等方面存在明显不足。因此，如何从有限的观测数据中恢复网络的演化历史、预测网络的未来发展趋势，成为复杂网络研究领域亟待解决的核心科学问题。

接着，王博士围绕复杂网络演化反演与智能预测问题展开了系统而深入的讲解。在"网络演化历史重构"方向，王博士详细介绍了其发表于Nature Communications的标志性研究成果。该研究首次实现了仅基于网络终态结构对其演化历史进行高精度重构，突破了传统方法对演化过程信息的依赖。王博士解释道，现实世界中许多复杂系统的网络结构都是长期演化的结果，如蛋白质相互作用网络、社交网络、互联网拓扑等，但我们往往只能观测到这些网络的当前状态，而无法获取其完整的演化历史。通过引入统计物理与机器学习相结合的方法，研究团队构建了网络演化模型与终态结构之间的映射关系，开发了能够从终态结构反推演化历史的新型算法框架。实验结果表明，该方法在多种类型的真实网络数据上均取得了优异的重构效果，为理解复杂系统的形成机制提供了全新的视角和有效的工具。

在"结构失稳预警"方向，王博士展示了如何结合统计物理与机器学习方法刻画复杂系统中的临界转变现象，为网络结构的稳定性评估提供了新思路。王博士指出，复杂系统往往在临界点附近表现出特殊的动力学行为，如疾病传播中的疫情爆发、金融市场中的系统性风险、生态系统中的物种灭绝等。准确识别网络结构的失稳前兆，对于提前预警和及时干预具有重要意义。研究团队通过分析网络拓扑特征的统计分布变化，结合深度学习模型对网络临界状态的识别能力，构建了一套网络结构失稳预警的理论框架。该方法能够有效捕捉网络从稳定状态向不稳定状态转变的早期信号，为复杂系统的风险管理提供了科学依据。

在“网络干预预测”方向，王博士探讨了如何基于网络演化机理实现智能干预预测，为复杂系统的调控与优化提供理论支撑。王博士强调，理解网络演化规律的根本目的在于实现对复杂系统的有效调控。通过将网络演化反演与结构预测相结合，研究团队开发了面向网络干预的智能预测模型，能够评估不同干预策略对网络未来结构的影响，从而为决策者提供最优的干预方案建议。这一研究方向在疾病治疗靶点选择、社交网络舆论引导、交通网络优化调度等领域具有重要的应用价值。

讲座尾声，王博士还深入讨论了相关方法在癌症分子网络、生物医学系统以及人工智能中的潜在应用与未来发展趋势。在癌症分子网络分析方面，网络演化反演方法可以帮助研究人员重构癌症发生发展过程中基因调控网络的演化轨迹，识别关键驱动基因和潜在治疗靶点。在生物医学系统研究中，结构失稳预警方法可用于监测生物网络的异常变化，实现疾病的早期诊断和预后评估。在人工智能领域，复杂网络理论为深度学习模型的结构设计、训练动态分析以及泛化性能评估提供了新的理论工具。王博士展望道，随着数据获取能力的提升和计算技术的进步，复杂网络与智能计算的交叉研究将迎来更广阔的发展空间，有望在更多实际应用场景中发挥重要作用。

在互动环节中，现场师生就网络演化模型的适用条件、算法的时间复杂度优化、多模态网络数据的融合分析等问题与王博士进行了深入交流，现场气氛热烈。王博士耐心细致地回答了每一个问题，并鼓励同学们积极投身复杂网络与人工智能的交叉研究，为解决实际复杂系统问题贡献智慧和力量。

复杂网络与智能计算的交叉研究不仅具有重要的理论价值，在疾病早期诊断、社交网络舆情管控、交通系统优化、金融风险管理等领域也展现出广阔的应用前景。本次讲座为广东工业大学师生提供了一个深入了解复杂网络前沿研究的宝贵机会，激发了同学们对交叉学科研究的浓厚兴趣，对推动我校计算机学科与相关领域的学术交流与合作具有积极意义。