长大后我就成了你

  吕琳媛,是 2018 年《麻省理工科技评论》“ 35 岁以下创新 35 人”(Innovators Under 35 China)中国区榜单的上榜者之一。2021 年,也是她的丰收年。

  在网络科学研究领域,吕琳媛是国际网络科学学会(The Network Science Society)理事会成员。已发表论文 80 余篇,有 9 篇论文入选 ESI 全球 Top - 1% 高引论文,谷歌学术引用万余次,发表期刊包括物理领域高影响力期刊 Physics Reports,综合类学术期刊 PNAS、NSR、Nature Communications 等。她提出的一些算法和模型已应用到致病基因预测、医保欺诈识别、网络舆情监控和电子商务服务等实际系统中。

  她表示,自己长期从事网络信息挖掘和社会经济复杂性领域的研究。主要是以物理思想为指导,将各类复杂系统抽象为网络,探索它们背后所蕴含的普适性规律以及分析和处理它们的方法。

  近年来,随着数据和信息技术的快速发展,以各类复杂系统为分析对象的复杂科学研究受到广泛关注。2021 年诺贝尔物理学奖授予了三位对我们理解复杂系统作出开创性贡献的科学家,巧合的是,其中来自意大利的理论物理学家乔治·帕里西(Giorgio Parisi)正是吕琳媛的师爷。

  网络信息挖掘是复杂性科学的一个重要的研究方向之一,当一个复杂系统中的信息量很少时,如何从已知的结构和动力学中挖掘出更多未知和有价值的信息?这是网络信息挖掘要解决的关键科学问题。在进行系统研究之后,她提出了以系综理论和似然分析为基础的网络信息挖掘基础理论体系,以及以扩散动力学为基础的网络信息挖掘系列方法。

  “网络信息挖掘主要包括网络链路预测、节点排序和推荐系统三个部分的研究内容。”她进一步解释说,“我的研究方向属于统计物理和信息科学的交叉,借鉴物理学中的一些思想、理论构建算法和模型来解决信息领域中的若干重要问题,这是比较有特色的一种研究方法,与传统的计算机学科领域在相关问题上的研究思路不太一样但又具有互补性。”

  2015 年,吕琳媛和她的团队首次提出网络链路可预测性的概念,并借鉴量子力学中对哈密顿的一阶微扰的思想,通过对网络邻接矩阵进行一阶微扰,给出了定量化的刻画指标,并称之为网络的结构一致性,一致性越强,可预测性越大。相关论文成果在《美国科学院院刊》(PNAS)上发表后,很快成为全球高被引论文,这项研究也被国际同行评价为链路预测领域的一个里程碑。

  受该指标的启发,他们又提出了基于网络结构微扰的链路预测模型。该模型预测精度高,预测效果好,广泛应用于各类网络,具有很强的普适性。后来,很多科研人员将该方法进行了不同程度的扩展,并应用于生物、医学、交通、管理等领域中,例如在多层网络的扩展算法已成功应用于乳腺癌、肺癌等多种疾病的致病基因预测。

  网络重要节点挖掘是吕琳媛教授及其团队近年来重点关注的另一个研究方向。“我们可以将一个复杂系统抽象为一个网络,其中节点表示系统中的元素,连边表示它们之间的相互作用,于是我们就可以通过研究这个网络的结构和特征来理解其所对应的复杂系统。

  那么所谓的重要节点,就是指网络中那些对网络结构和功能起重要作用的关键节点。我们的任务就是设计算法和模型把它们找出来。”她举例说明,“对社交网络的舆情监控是此类研究的一个重要应用。通过监测不到 1/40000 的微博关键用户,就能实现对相关舆情 99% 以上的准确追踪。”

  她表示:“未来,对于该方向的研究,除了要在理论上继续深耕细作,建立并完善方法学的理论体系,还要进一步拓展应用范围,特别是结合具体的领域和应用场景解决重大现实问题。各个学科的研究者应该加强协同合作,共同推进交叉学科理论和应用的发展。”

  吕琳媛表示 ,近年来她除了将网络信息挖掘和社会经济复杂性作为主要的研究工作之外,也关注新信息经济理论重构的研究,并且出版了《重塑:信息经济的结构》一书。“主流经济学的核心范式是如何分配稀缺资源,这就类似是一个固定约束条件的优化问题。然而现实世界遇到的问题并非这么简单,任何过程都会进一步影响所谓的约束。因此,我们需要把经济系统看成是一个开放演化的复杂系统进行研究和分析,基于此我们提出了新信息经济研究的新范式,即将资源的分配和创造合为一体。”

  吕琳媛的主要研究方向属于前沿交叉领域,与此密切相关的国际网络科学会议之前一直都在国外举行。不过,随着时间的推移,国内研究水平不断提升并逐渐获得了国际学术界的认可。2018 年,在同为国际网络科学学会理事会成员之一的吕琳媛和上海大学副校长汪小帆教授的努力下,该会议的冬季会议 NetSciX 2018 首次在中国举办,这也标志着国内网络科学的研究得到了国际同行的高度认可。另据悉,NetSci 2022 将在中国上海举办。

  她还表示 :“未来我们团队的研究方向将主要集中在网络的高阶结构和动力学分析方面,并在高阶框架下研究网络信息挖掘的新技术和新方法,并会将这些理论和方法向诸如脑科学、人工智能等领域拓展应用。”

  2002 年,吕琳媛考入北京师范大学管理科学专业(现为系统科学学院)。2006 年,本科即将毕业的她偶然看到国际经济物理学大会在日本东京召开的通知,而会议主题恰好与她毕业论文的研究方向契合。怀着极大喜悦的她提交了相关资料并成功获得参会资格。

  但在当时,在校本科生想要申请出国资助经费是十分艰难的。她的导师王有贵教授得知此事后,倾心相助,四处奔波,最终帮助她争取到了赴会交流的经费。在整个过程中,王有贵教授给予了莫大的帮助和支持,那时他正在美国波士顿大学访问,也专程从美国飞东京为她加油打气,并在会议间隙向她引荐了多位国际知名学者。“这次出国交流是我学术生涯的重要节点。”谈到这次经历时,吕琳媛如是说。

  本科毕业后,吕琳媛在母校北京师范大学师从王有贵教授继续攻读硕士研究生。有一次,她陪同导师参加中国人民大学举办的学术会议,并有幸与国际著名统计物理学家张翼成教授相识。针对教授困惑的问题,她提出了自己的一些可行有效的解决思路,并得到张翼成教授的认可与赏识,也因此获得去国外读博的机会。

  2008 年,提前一年硕士毕业的吕琳媛前往瑞士弗里堡大学物理系攻读博士研究生,成为张翼成教授门下第一位女博士。博士期间,在导师的悉心指导下她专注海量信息的挖掘、推荐、排序和预测方向的研究。那时,大数据远未成为时代的风口,但她坚信自己的研究不仅具有重要的理论价值,未来还有广泛的应用场景。

  2012 年,博士毕业的她拿到了特聘教授一职,进入杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心工作。2017 年,她来到位于成都的电子科技大学基础与前沿研究院任教。

  对她来说,到高校教书始终是她内心最向往的选择。她在日常的授课、科研和社会服务中找到了自己的人生指向和意义坐标,也收获了科研工作带给她的宁静与幸福。

  吕琳媛教授分享了自己招收研究生的原则:“首先,相较分数来说,我更看重和自己团队研究方向比较契合的学生。其次,我会充分考虑学生的诉求。对于那些我认为在其他团队能够获得更好发展的优秀生源,我会毫不犹豫地推荐他进入更适合的团队。”

  事实充分证明了吕琳媛教授此举的正确性。她团队的研究生毕业后,要么前往苏黎世联邦理工、代尔夫特理工等国际名校继续深造,要么进入华为、拼多多等头部互联网公司工作,他们各自都能在明确方向后顺利地找到适合自己人生的发展道路。

  除此之外,吕琳媛教授也非常支持和鼓励学生参加学术会议,并尽可能地为他们提供最好的条件。回忆这样做的初衷,她表示:“本科时参与的那场国际会议让我收获了很多。我见到了许多权威学者,能够和他们探讨交流学术问题,从他们身上感受到了学者的品德和追求真理的科学精神,这对我在科学问题的选择以及学术上的成长方面获益良多。如果没有当时导师的支持和帮助,我是不会有这种宝贵机会的。我觉得参加高水平的学术会议能够给学生带来很多正向反馈的东西,对他们非常重要,也能激发学生的科研热情和积极性。”

  她说:“当年,我在导师的帮助下走了出去;如今,我能够帮助自己的学生走出去,仿佛冥冥之中自有传承。”

  “于我而言,当老师不仅是一份工作,也体现了我对生活的态度,是我认为能够实现自我价值最好的方式。这项工作带给我的成就感和幸福感,是其他任何工作不能给予的。我认为这就是选择教师作为终身职业的意义所在。”吕琳媛认真地说。