张江（北师大教授）

张江（北师大教授）的个人简介

张江，男，1978年2月出生，中科院数学与系统科学研究院系统研究所博士后，就职于北京师范大学系统科学学院教授。曾于2006在中科院系统所获许国志博士后奖励基金，2008在北京师范大学获青年教师教学基本功比赛理科一等奖等荣誉。

人物经历

1996.9~2000.7 北京交通大学土木建筑学院，本科2000.9~2006.3 北京交通大学经济管理学院，博士2006.4~2008.4 中科院数学与系统科学研究院系统研究所，博士后2008.6~2012.7 北京师范大学管理学院系统科学系，讲师2012.7~2017.7 北京师范大学系统科学学院，副教授2017.7~ ， 北京师范大学系统科学学院，教授

研究兴趣

1复杂网络上的机器学习

随着人工智能技术的突飞猛进发展，人们已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、博弈等领域有了长足的进步，不过大多数深度学习、机器学习算法都是针对图像、序列等规则数据，而更多的数据却都是以关系和网络的形式呈现的，例如社交网络、引文关系网、蛋白质相互作用网络等。我们如何将人工智能的最新技术应用到复杂网络之上？最近几年，一些可以应用到图结构上的机器学习算法已经有了很大的突破，例如Deep Walk算法可以很好地将网络进行向量表示；图卷积网络（Graph Convolutional Network）可以对网络和图结构进行卷积，从而高效地处理复杂网络数据。

本研究组关注如下几种复杂网络上的机器学习问题：

各类复杂网络（如投入产出网、注意力流网络、国际贸易网等）的嵌入算法

连边预测问题：利用最新的图注意力技术，我们可以显著提高网络连边的预测准确度

网络动力学与结构的重构：根据观测到的网络上节点的时间序列，自动学习得到网络的动力学以及网络的拓扑结构

基于图优化问题的深度强化学习算法：将深度强化学习算法用于一系列图优化问题，如顶点覆盖问题、最优输运问题等

图分类问题：对整个网络结构作分类，可以用于网络在线社区的诊断、化学药品的分类等

2复杂系统中的广义流动

如果说复杂网络是复杂系统的骨架，那么系统之中的流动，包括能量流、物质流就构成了复杂系统的血液。我关注一类可以抽象成加权有向网的流动，研究它们的普适规律，特别是流动系统中的异速生长率。已开展的研究包括：

生态系统中的能量流、食物网

国际贸易中的商品流

互联网上的点击流

经济系统中的投入产出网络

公路交通流

未来拟开展的研究主要集中在寻找合适的目标函数，例如系统的总能量流、熵产生，从而从优化的角度合理地解释观察到的流结构。

3异速生长律

著名的Kleiber律指出生物体的体积和新陈代谢呈现指数为3/4的幂律关系。进一步的研究指出，包括城市、国家、互联网等复杂系统之中都存在着这一普适的规律。这一规律是系统内部复杂网络分形生长的具体体现。本人在这方面的研究主要包括实证与理论方面。实证方面：

国家中各种指标的异速生长描述

公司的异速生长

互联网社区的异速生长

理论方面包括如何构建生长的复杂网络模型解释各类异速生长现象，已有的工作包括：

生长的随机几何图

复杂网络的异速生长

流网络的异速生长

未来的研究希望在复杂网络的重正化群和标度对称的角度解释异速生长律的起源。

社会任职

集智俱乐部创始人、集智学园（北京）科技有限公司创始人

教学情况

主要讲授本科生课程：

复杂性思维、Matlab基础及其应用、计算机建模与模拟

研究生课程：

数据驱动的人工智能、人工智能、系统科学专题、系统理论进展