2024年1月9日下午，厦门大学经济学院方匡南教授应统计学院邀请，在诚信楼715作题为“Heterogeneity-aware Clustered Distributed Learning for Multi-source Data under Privacy Constraints”的学术报告，全院师生共计20余人参加。本次报告由统计学院副院长唐晓彬教授主持。

多源异构数据在金融、生物等多个领域都十分常见。随着数据隐私问题越来越受到重视，多源异构数据的整合和隐私计算问题也得到了更多研究的关注。方匡南教授在报告中提出了基于多源高维异构数据的一种聚类联邦学习方法，开发了考虑不同数据源参数相似性的聚类融合回归模型，并基于分布式的惩罚估计算法进行模型的估计和降维。在推导了该方法的理论性质后，利用数值模拟来展现该方法在变量筛选、聚类和估计精度上的优良效果，最后通过一个银行网络访问数据说明了该方法的实用性。报告结束后，方老师与统计学院师生进行了交流。

报告人简介：方匡南，厦门大学经济学院统计学与数据科学系教授、博士生导师、耶鲁大学博士后，厦门大学经济学院统计学与数据科学系副主任，厦门大学信用大数据与智能风控研究中心主任，国际统计学会 elected member，国家社科基金重大项目首席专家。主要从事统计机器学习、经济管理统计、金融科技等。入选国家级高层次青年拔尖人才、福建省高层次人才A类等。兼全国工业统计教学研究会副会长、中国商业统计学会常务理事、《统计研究》、《数理统计与管理》编委等。在国内外权威期刊共发表学术论文100余篇论文，著有学术专著和教材等6部。主持国家社科基金重大项目1项，国家自然科学基金4项，以及教育部人文社科、国家统计局重大项目等10多项纵向项目，承担了华为、华星光电等30多项企事业横向项目。