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关于我

我现在是北京师范大学系统科学学院系统分析与集成专业研二的学生。我的研究方向是复杂网络上的深度学习。我感兴趣的方向包括：几何深度学习，机器学习，计算机视觉，数据分析与数据挖掘等。

项目经历–复杂网络的深度学习

网络上的动力学研究项目 项目负责人   2017/10 – 至今

项目简介：使用深度学习算法图卷积神经网络GCN对网络上的传播动力学进行学习，实现节点状态预测以及交通网络上的流量预测。GCN基于图谱理论实现了图结构数据的卷积操作，能够提取出图结构数据的特征等。

项目内容：

1.通过文献和资料学习图卷积模型GCN并对模型进行复现；

2.针对网络上的动力学问题，分析GCN的可行性以及模型的改进方法；

3.对网络上的SIR模型进行节点状态预测实验；

4.对伦敦交通网络数据进行处理，并通过改进GCN模型进行交通流量预测实验。

复杂网络分类项目       项目负责人   2016/09 – 2018/02

项目简介： 结合网络嵌入算法DeepWalk和深度学习模型CNN提出模型CNC对网络结构数据进行学习，以及实现网络分类。 项目内容：

1.阅读文献，查找资料，学习深度学习模型CNN和图嵌入模型DeepWalk的原理；

2.考虑模型的改进方法以及可行性，对模型进行实现；

3.设置分类实验验证模型，比如对小世界和无标度网络或者国际贸易网络进行分类；

4.撰写英文论文并投稿。

实习经历

2016/04 – 2016/08  光合新知（北京）科技有限公司

职位：数据挖掘实习生

工作内容：

1.日常完成产品经理提出的数据需求。分析相关问题，使用python语言在MongoDB数据库中进行数据检索以及对数据完成统计分析，进行数据可视化以及提交数据报告；1.

2.独立完成数据可视化项目。使用ECharts进行全国用户地域分布的可视化，前期进行数据预处理，然后将不同省份的用户数映射在地图上，地图每周自动更新；

3.参与自适应算法研发的数据处理部分，算法是使用机器学习算法给不同的用户推荐个性化的课程。

专业技能

英语

四六级，GRE，具有良好的英语听说读写能力，能够熟练阅读英文文献以及撰写英文论文。

计算机

擅长使用python语言，使用python语言完成了多个项目。熟悉深度学习算法， 比如CNN，GCN等。熟悉pytorch，tensorflow，caffe等深度学习框架。擅长操作linux系统，熟悉github。使用过R语言，spss进行数据分析；使用过Java完成小项目。

访学经历

2017/08 英国牛津大学（University of Oxford）

参加专业讲座和英语学习课程，体验英国传统文化。

2018/01 美国亚利桑那州立大学（Arizona State University）

参加Sander教授和Lai教授关于系统科学、概率论、数据科学、复杂网络等相关课程；参加组会以及进行组会展示。  

获奖荣誉

2017年   

校级学业二等奖学金

校级优秀学生干部

2016年

校级学业一等奖学金

2015年

国家励志奖学金

校级三好学生

2014年

国家励志奖学金

校级三好学生

2013年

国家励志奖学金

校级三好学生

其他兴趣

我的兴趣有电影，读书，滑板。