11月3日下午，信息工程学院通过腾讯会议举办了“图理论和应用”专题学术沙龙活动，赵爽、杨正国、王继奎、张明军、武跟强、张克宏等6位老师先后分享了各自的研究成果，学院全体研究生和无课教师共计80余人参会。

首先，赵爽博士作了题为“图的匹配强迫与反强迫多项式的研究”的研究汇报。主要介绍了强迫与反强迫多项式基本概念；进而对cata-型六角系统的强迫与反强迫多项式、具有强迫边的六角系统的强迫与反强迫多项式和格子图的强迫与反强迫多项式等研究领域进行了深入探讨；最后对六角系统和环面格子图研究进行了展望。

其次，杨正国博士作了题为“机器学习中图的构造和学习—以基于图的降维方法为例”的研究汇报。从机器学习和图的概念讲起，介绍了两种图构造方法；接着对三种经典图降维模型LE、LPP和GoLPP进行了介绍；最后介绍了当前研究“基于概率邻域的图优化无监督降维方法”。

第三，王继奎博士作了题为“图优化降维和聚类融合模型与算法研究”的研究汇报。基于图优化概念的来源和演变，引出图优化降维和聚类融合学习模型；接着介绍了“一种基于极大熵的快速无监督降维算法”等研究成果；以及对下一步的研究工作“代价敏感的图优化算法”进行了展望。

第四，张明军教授作了题为“图形密码的研究及应用”的研究汇报。基于新型图形密码—拓扑图形密码的相关内容，介绍了利用图标号设计新型图形密码的研究，然后介绍了汉字图编码在拓扑图形密码上的应用，并对后续拓扑图形密码研究进行了展望。

第五，武跟强博士作了题为“Privacy and Graph-Structured Data Research”的研究汇报。通过一些经典隐私泄露案例引入数据隐私保护概念，介绍了一些基于图结构数据的隐私保护算法；接着介绍了隐私图结构数据分发、隐私选择匹配分发和图神经网络隐私保护算法三个图结构数据隐私保护研究方向；指出图结构数据和隐私保护对数据科学的重要性，以及深度学习隐私保护算法一些亟待解决的问题。

第六，张克宏博士作了题为“知识图谱的应用研究与挑战”的研究汇报。对知识图谱的概念和发展过程作了简要介绍；进而对工业知识图谱进行了简要介绍，指出当前工业知识图谱面临的数据质量、数据源标准、知识识别和数据标注资源等问题；同时，介绍了知识图谱的一些应用场景和知识图谱面临的挑战。

最后，六位老师详细介绍了自己的研究方向及成果，大家围绕“图理论和应用”这一研究领域的现状及未来发展趋势展开交流讨论。

疫情期间在线学术交流活动不仅为老师同学们提供了学术交流的机会，而且有助于寻找科研方向的交集，为加强学术研究合作提供有效途径。