2021年5月30日，计算机学院于JC1011召开物联网系列学术报告。李德英、于东晓、 孙运传受邀主讲此次报告。

人物介绍：

李德英， 中国人民大学信息学院教授， 博士生导师。 研究兴趣为物联网及社会网络中的优化问题。发表国际期刊和国际会议论文200多篇， 主持和参加多项国家自然科学基金重点项目和面上项目。

于东晓，山东大学计算机科学与技术学院“齐鲁青年学者”特聘教授，博士生导师.主要研究方向为分布式计算、移动计算、物联网、数据挖掘等，已发表国际高水平期刊和会议论文100余篇，获得4项最佳论文奖、2010年度“微软学者”奖及2017年度ACM分会新星奖。主持承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、区块链核心技术战略研究项目课题等国家和省部级项目10余项。担任高水平国际学术期刊IEEE Transactions on Wireless Communications、Computer Communications的编委和多个国际会议程序委员会委员。

孙运传，北京师范大学经济与工商管理学院教授、金融大数据研究中心主任、实验教学中心主任。2012年入选IEEE Senior Member，现任中国现代金融学会常务理事、学术委员会委员，CCF大数据专委会委员，山东省大数据研究会理事，SCI期刊Personal and Ubiquitous Computing副主编， Internet of Things, Electrical Engineering and Computer Science 编委，欧美同学会企业家联谊会会员，曾任美国IEEE通信学会物联网专委会副主席、秘书长，IEEE 计算智能学会智慧世界专委会常务主席等。曾主持国家自然科学基金、军委科技委项目等多项科研项目，作为科研骨干，参与国家973、863等项目。目前主要研究方向为物联网、语义链网络、信息安全、智能会计、金融大数据、金融科技、数字经济。作为主要发起人和共同主席，连续九年组织国际学术会议IIKI2012-2020。近年来，在国际期刊和学术会议上发表论文70余篇，其中SCI/SSCI检索的第一（通讯）作者30多篇， TOP期刊多篇、ESI高被引2篇。主编与参编教材、著作20余部，其中主编英文著作1部。

本次报告介绍两种紧密子图结构k-core和k-truss,分别介绍在大规模动态图中挖掘这两种紧密子图的方法。 投资者情绪是影响证券市场价格波动的主要因素之一。投资者情绪度量的关键在于数据获取和计算方法设计。传统的投资者情绪度量的方法主要采用市场指标进行复合，难以准确度量金融市场中的投资者情绪。本研究提出一种基于金融社交媒体大数据的投资者情绪度量方法，利用Web爬虫技术及时快速的获取投资者对市场看法的最直接的言论数据，并采用文本大数据的分析挖掘方法对这些情感丰富的文本数据进行智能的精准处理，从而及时计算出针对证券市场上每一只个股的当期市场情绪指数。