主题：具有可证近似保证的动态谱聚类

嘉宾：孙贺  中国科学院深圳先进技术研究院 教授

时间：2025年10月15日 上午10:00-11:00

地点：华中科技大学 学术交流服务中心一号楼 211会议室

报告摘要：

谱聚类（Spectral Clustering）是机器学习领域最基础的聚类算法之一，在计算机科学的众多分支中具有广泛应用。本次报告将介绍谱聚类的基本原理，从其源于谱图论的理论根基出发，阐述其与图拉普拉斯矩阵特征值、特征向量的内在关联。我将提出一种动态场景下的谱聚类算法，并探讨其性能分析的技术路径。报告最后将讨论若干待解难题。该研究成果是与谷歌苏黎世的Steinar Laenen合作完成，发表于国际机器学习大会（ICML 2024）。

报告人简介：

孙贺（He Sun）现任中国科学院深圳先进技术研究院算法与学习理论中心主任、教授。2010年获得复旦大学博士学位，曾先后任职于马克斯·普朗克信息学研究所（2010-2015年）、加州大学伯克利分校（2014年、2023年）、布里斯托大学（2015-2017年）和爱丁堡大学（2017-2025年）。其研究领域涵盖算法、机器学习、谱图论及应用概率学，已发表60余篇学术论文，并解决了算法领域中若干长期悬而未决的难题。

曾荣获复旦大学校长奖（2004年）、上海市优秀博士学位论文奖（2010年）、Simons-Berkeley Research Fellowship (2014)、 Turing Fellowship (2018)和EPSRC Fellowship (2020)。2024年入选国家海外高层次人才引进计划。累计获得科研经费超过450万英镑，并担任多个机器学习与理论计算机科学重要国际会议的领域主席及程序委员会委员，包括ICML 2025、AAAI 2025/2026及计算机理论领域顶会STOC 2026。