应理学院邀请，5月31日上午，国防科技大学计算机学院刘新旺教授在我校本部北院学术交流中心第五会议室作了题为“新型多视图聚类分析”的学术报告。报告由理学院副院长马建敏教授主持，理学院、信息工程学院、土地工程学院、以及来自南开大学、西安交通大学、山西大学、西安电子科大学等高校的30余名师生参加了此次报告会。

报告会上，刘新旺教授介绍了最新研究成果“SimpleMKKM融合聚类框架及其相关拓展”。所提出的全新的min-max模型区别于常用的min-min/max-max聚类算法，通过设计新的求解算法，保证得到的解具有全局最优性。所提模型在不同应用中展示了优越的聚类性能，且不含任何超参数。采用核矩阵局部对齐的思想对其进行了拓展，提出Localized SimpleMKKM算法，以及一种无参的样本自适应Localized SimpleMKKM算法。

图 1 刘新旺教授作报告

报告结束后，在场的老师和同学们与刘新旺教授进行了交流讨论，刘教授耐心详细地解答了提出的问题。通过此次报告，与会师生加深了对聚类数据的相似度及多视图聚类算法的认识，拓展了大家的视野，也为师生运用数学知识处理大数据问题的研究提供了很多启示与思路。

报告人简介

刘新旺，国防科技大学计算机学院教授，博士生导师。国家杰青、 优青获得者。主要研究兴趣包括机器学习、数据挖掘等。近五年以第一或通讯作者在CCF A类顶刊和顶会上发表论文80余篇，包括IEEE TPAMI论文10篇，含3篇独立作者。ESI高被引论文12篇。谷歌学术引用一万四千余次，入选2022年度全球2%顶尖科学家榜单。担任IEEE TNNLS、IEEE TCYB、Information Fusion等期刊AE及ICML、NeurIPS等顶会的资深程序委员/领域主席。部分研究成果曾两次获得湖南省自然科学一等奖（2/6、6/6）。

（供图/供稿：杨淑云；审核：邓庆田）