应永利皇宫463cc的邀请，中国人民大学代文林教授于11月17日在永利皇宫463cc作题为“A community Hawkes model for continuous-time networks with interaction heterogeneity”的报告。此次报告由永利皇宫463cc丁立中老师主持，学院内机器学习研究方向的教师和研究生参加了学术报告。

连续时间网络是一种在时间上连续变化的网络，其节点之间的交互可以随着时间的推移而发生变化；霍克斯过程是一个计数过程，用于描述随着时间发生的一系列事件；社区霍克斯模型是一种基于霍克斯过程的社区结构模型，同时考虑了自激发性和节点异质性。为了推导这个模型的似然函数，代文林教授使用了霍克斯过程相关的迁移-出生表示，然而，由于这个模型的复杂性，计算是一个需要解决的问题。报告中，代文林博士介绍了团队的研究成果，一种改良的EM算法，这种算法可以有效地解决社区霍克斯模型的计算问题，并且进一步证明了参数估计的一致性。

通过这次学术报告，参会师生对连续时间网络的相关知识有了更深入的了解。报告内容还进一步拓宽了学院研究生的视野，为未来关于霍克斯模型和连续时间网络的学术研究和交流合作奠定了基础。

代文林博士简介：

代文林博士，中国人民大学统计与大数据研究院副教授、博士生导师。2008年和2010年在北京理工大学理学院分别获得学士和硕士学位，2014年在香港浸会大学(HKBU)获得博士学位，后赴沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)进行博士后研究，2018年加入中国人民大学。主要研究领域包括非参数统计、函数型数据分析、网络数据分析与空间统计，目前已在统计或机器学习领域的国际权威期刊上发表论文一十余篇。