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本研究致力于解决复杂异构大数据带来的分析问题，并解释实际数据分析中的管理现象，围绕风险投资联合投资现象，通过属性网络中的异构信息来提高社区发现的性能，同时解释中国风险投资的抱团行为和动态发展趋势。虽然现有变分图自编码器（VGAE）在研究属性网络嵌入中得到广泛应用，被证明是较为有效的属性网络分析方法，但是在下游任务中通常需要假定嵌入的维度和社区的数量，这限制了该方法的适用范围。为了解决该问题，本研究结合基于 VGAE 方法和双向惩罚聚类算法（BiPClust）来实现社区检测。本方案通过自动优化惩罚函数来确定聚类个数，同时不会受到嵌入数量的干扰。实验表明，本方案优于其他聚类算法，而且将本方法应用于中国投资网络研究中，能够发现一些有趣的现象。特别地，本土投资具有明显的层级结构，而国外的风险投资则更倾向于形成较为紧密的合作关系，网络更稠密。
杨虎，中央财经大学信息学院副教授、硕士生导师、中国石油大学（北京）克拉玛依分校援建教师、中国人工智能学会社会计算与社会智能专业委员会委员、Journal of Social Computing副主编。先后在丹麦奥胡斯大学公共卫生学院、美国明尼苏达大学生物统计系访学。主要讲授数据分析基础、数据建模与预测、商务与经济统计、人工智能导论等课程。主要研究方向为：复杂大数据分析。承担了国家社科基金后期资助项目、国家自然科学基金青年基金、统计局重点研究项目、统计局优选项目、中央财经大学第七批科研创新团队等纵向课题，以及朝阳区统计局、中国中医科学院临床基础研究所等单位委托横向课题。在国内外权威期刊Information Sciences、Decision Support Systems、Statistics in Medicine、Information Processing & Management、Computational Statistics and Data Analysis、International Review of Financial Analysis、《经济社会体制比较》、《南开经济研究》、《经济管理学刊》等发表论文30多篇。
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