近日，我校颜成钢教授创立的“智能信息处理实验室”(HDU IIPLab)团队以杭州电子科技大学为第一单位在CCF-A类国际权威期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）上发表了文章《Penalized Flow Hypergraph Local Clustering》。该论文的第一作者为我校“智能信息处理实验室”(HDU IIPLab)2021级硕士研究生钟昊，该文章指导教师为颜成钢教授和清华大学的高跃副教授。 近年来，由于超图能够模拟复杂数据关联的能力，超图分析已经引起了越来越多的关注，其中超图聚类是最重要的任务之一。然而，当超图的规模足够大时，基于全局一致性的聚类变得困难。现有的基于流的超图局部聚类方法在理论上具有良好的切割改进和运行时保证。但是，当初始参考节点集较小时，这些方法在性能上表现不佳，并且容易导致输出集合缩小为一个小的子集。 为了解决这个问题，我们提出了一种使用惩罚流的超图局部聚类方法，并为我们的方法提供了新的理论保证和运行时间分析。首先，我们使用随机游走方法来扩展初始种子集，并将节点的随机游走信息引入流动框架以优化输出。其次，我们提出了一个包含随机游走信息的广义目标函数，充分利用了目标聚类的半监督信息。这个特性可以避免先前基于流的方法的局部最小值问题。重要的是，我们的方法是强局部的，并且可以高效地运行在大规模超图上。 对真实世界的大规模数据集的实验证明，我们的方法取得了最先进的结果。 杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”(HDU IIPLab)主任为颜成钢教授。实验室现有在职教师40余名。现有硕博生100余名，毕业生多就职于阿里巴巴、腾讯、字节跳动、海康威视、华为、网易等国内知名大公司。实验室采用与海内外知名高校、研究所(清华大学、北京大学、中科院、美国北卡罗来纳大学教堂山分校、澳大利亚悉尼科技大学等等)联合培养制，长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息学等。实验室为学校交叉创新团队，拥有自由开放的学术氛围和国际前沿的研究方向，可以在多个学院招生，包括但不限于通信、自动化、计算机、电子等学院。
