6月6日下午，应数学与信息科学学院邀请，北京大学艾明要教授为学院师生作题为“Optimal Subsampling for Data Streams with Categorical Responses”的学术报告。学院相关学科教师及研究生共同聆听本次报告。

艾明要教授介绍了具有分类响应的数据流的最优子抽样问题，重点讲述了该问题的发展背景，如何进行子抽样，如何计算数据流的抽样概率、均方误差等问题。首先，艾老师从大数据抽样问题出发，讲述了现有的抽样方式，抽样模型的特征以及其局限性，引申出数据流问题的研究必要性，并结合非常生动形象的具体例子让大家对这一问题有了深入的了解。接着，讲述了研究这一问题遇到的难题，如何对具有不同分类响应的数据流进行分步式子抽样，并深入讲述了两种不同的抽样方式，最后描述了如何进行抽样模拟，并将结果与现有抽样方式得到的结果进行比较。艾老师的报告循序渐进，讲解深入浅出，使师生们对数据流抽样的一些研究领域有了一定的认识，并对其研究方法和技巧也有了初步的了解，使大家受益匪浅。

报告结束后，艾老师与大家进行了深入交流并耐心地回答了师生的问题。本次报告内容丰富，在场的师生收获良多，极大地激发了大家的研究兴趣。

专家简介：

艾明要，北京大学数学科学学院统计学二级教授、博士生导师。兼任全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员、培养组组长，中国现场统计研究会副理事长，中国数学会概率统计学会第十一届理事会秘书长，中国统计学会常务理事。担任四个国际重要SCI期刊Stat Sinica、JSPI、SPL和Stat编委，国内核心期刊《系统科学与数学》、《数理统计与管理》、《数学进展》编委，科学出版社《统计与数据科学丛书》编委。主要从事大数据采样理论与算法、试验设计与分析、计算机仿真试验与建模、应用统计的教学和研究工作，在AOS、JASA、Biometrika、《中国科学》等国内外重要期刊发表学术论文八十余篇。主持国家自然科学基金重点项目、面上项目等多项，参与完成科技部重点研发计划项目多项。获得北京大学优秀博士学位论文指导教师、北京大学通识教育核心课程主讲教师和北京市高等学校优秀教学成果奖二等奖。

（数学与信息科学学院 林霄）