日前，国家自然科学基金委员会公布了2021年度集中申报期项目的评审结果，我院教授吕晓玲，副教授孙怡帆、周静，讲师孙韬、李伟获得立项，立项信息详见下文。
吕晓玲
中国人民大学统计学院教授
项目类别
面上项目
项目名称
面向社交网络数据的图神经网络模型理论研究与管理应用
项目简介
本项目在现有图神经网络研究基础上，针对社交网络数据多模态、异质性、动态变化等情景，开发一系列数据融合与嵌入表示学习的理论框架及高效算法，提升社交网络分析任务的准确性与可解释性。结合三个大型实际应用案例，给出可操作、具有实际应用价值的数据分析流程与公开代码。
孙怡帆
中国人民大学统计学院副教授
项目类别
面上项目
项目名称
高维数据下的监督聚类：最优误差、学习算法与相变特征
项目简介
随着以精准医疗为代表的精准时代的到来，监督聚类日益受到学界关注，但数据的变量多、样本少，以及学习结果不唯一为监督聚类的实际应用带来了巨大挑战。应对这些挑战，本项目拟围绕高维数据下监督聚类的信息充分性和计算有效性这两个科学问题展开研究，并应用于癌症亚型分类，为高维数据下监督聚类建立新理论和新算法，并为癌症亚型分类这个惠及人类健康的重要问题提供新的解决思路。
周静
中国人民大学统计学院副教授
项目类别
面上项目
项目名称
人工智能背景下复杂网络数据建模与应用研究
项目简介
本项目围绕大规模网络结构数据构建新的统计模型和理论体系，重点研究模型的参数估计方法和渐近理论性质，并且从人工智能的视角，探索基于超高维网络结构数据的高效优化算法，将相关的理论成果应用于业界的具体实践，帮助提高企业的科学决策水平和数据产品设计能力。
孙韬
中国人民大学统计学院讲师
项目类别
青年科学基金项目
项目名称
复杂数据下半参数转换模型及其在老年慢性病发展中的应用研究
项目简介
本项目通过融合不同老年慢性病发展中的复杂删失情况构建新的半参数转换模型，探索模型估计方法和理论性质证明等关键科学问题，并应用于老年慢性病发展的研究 ，为老年慢性病的预防和管理提供有力依据，有助于健康老龄化的实现。
李伟
中国人民大学统计学院讲师
项目类别
青年科学基金项目
项目名称
非随机缺失和数据融合问题的可识别性及稳健估计
项目简介
本项目针对生物医学等领域常见的非随机缺失和数据融合问题开展研究，主要探讨响应变量数据非随机缺失和数据融合问题的可识别性及稳健估计。本项目分别拟在更弱条件下建立关于响应变量总体均值的可识别性，提出新的双稳健、多稳健估计量，以及在数据融合问题下给出变量联合分布的非参可识别性，并发展具有多稳健性质的回归分析方法。
本年度，学院申报国家自科基金项目获立5项。我院高度重视国家自然科学基金申报工作，提早谋划，积极动员，通过加强引导、完善院内评审等等系列举措不断提高国家自然科学基金项目的申报质量。今后，我院将继续做好国家自然科学基金的申报工作，开拓进取、勇于突破，为产出高层次、高水平的科研成果贡献力量。