2023年11月9日，我院倪耀东教授受美国克莱姆森大学之邀，在线做了以“Optimizing Influence Diffusion in a Social Network”为主题的学术报告，参加本次学术报告的有美国克莱姆森大学数理统计系全体教师和博士研究生。

倪老师介绍了五篇自己在“社会网络中的影响力扩散优化”方面的研究成果。

在最小化实现完全影响所需的时间研究中，倪老师利用增量机会模型来描述影响扩散，分别介绍了社会网络期望完全影响时间的最小化问题、资源约束下社会网络期望完全影响时间最小化问题、初始影响个体的成本具有随机性且可用预算有限的情况下社会网络期望完全影响时间最小化问题。

在最小化信息失真的研究中，倪老师介绍了采用贪婪算法，如何建模和最小化信息在社交网络中传播时的失真。以及社交网络中种子节点的选择问题，使得完全影响时间最小化。

会后倪老师与参加讨论的各位师生交流了该领域的最新研究进展，现场的师生对倪老师的研究成果给予了高度认可，并邀请我院其他教师参加研讨。