一、项目简介
现代大数据分析技术与复杂网络理论为金融大数据提供了分析工具。本项目着重研究金融网络交易大数据，从复杂网络的数学基础入手，层层递进地展示基础的数学知识如何引导我们解决棘手的实际问题。特别地，本项目将介绍前沿的网络结构信息基本理论，以及该理论在资金交易网络社团发现与识别问题中的应用，设计相应算法并指导学生进行Python 实现与可视化展示。
本项目为计划申请运筹学、统计学、信息学、金融、计算机、人工智能等专业的学生所设计，强调数学理论与工程实际相结合。通过该项目让学生了解复杂网络基础知识及其在金融网络中的应用，掌握网络结构信息基本理论，培养学生数学建模与编程实现能力。实习结束后，导师会根据学生表现出具推荐信。
二、项目内容
本项目属于金融网络交易大数据分析课题，主要研究资金交易网络社团发现与识别问题。指导老师将介绍复杂网络基础知识以及网络结构信息这一新理论，带领学生进行从问题分析到具体实现、展示科研过程。由于实际金融大数据具有保密性，本项目还将介绍模拟生成金融交易网络的方法。
三、招生对象及要求
面向计划申请运筹学、金融、统计学、信息学、数据分析、计算机等相关专业的高中生。为了让学生可以更好的完成科研项目，项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。
项目难度：★★☆，报名建议：对金融、大数据处理、数据分析、运筹学感兴趣的同学，建议对编程语言有一定了解感兴趣的同学，本项目将采用Python 语言完成项目。
预习资料：The Python Tutorial、Deep Learning、Python 学习笔记、复杂网络模型基础、图论基础等。
四、行程安排
Step1：远程项目指导：项目开始前2 周—1 个月组成学习讨论群，项目导师及助教为同学们答疑解惑，介绍项目背景，发放预习资料（包括相关文献及需要掌握的软件技能等），有问题可以请教导师，行程安排请教贴身助教；
Step2：项目集中进行时：导师面对面授课指导，研讨国际当下热点问题及领域发展方向，引领同学们完成定值科研项目，发挥每位同学的科研精神和探索能力，爱上科研不是梦；
Step3：远程项目指导：项目结束后2 周—1 个月，延展性问题随时请教导师，完成项目总结，撰写详细的总结报告，梳理项目内容，思考后续发展方向。
