张忠元, 理学博士, 中央财经大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会高级会员, 果壳网科学顾问。主要研究兴趣在复杂网络分析和智慧城市。在IEEE TKDE,Physical Review E, EPL, Scientific Reports, PLOS ONE,中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。爱思唯尔杰出审稿人, 担任Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。教授课程包括数学分析, 运筹学, 数据挖掘和统计学等。

聚类分析对于理解数据背后的隐含模式至关重要。然而如何评价不同聚类方法的成绩至今仍然没有解决。最广泛使用的指标, NMI, 被证明有finite size effect, 而它的改进形式, rNMI, 有 reverse finite size effect. cNMI 既没有 finite size effect, 也没有reverse finite size effect. 然而我们发现 cNMI 违背了所谓的等比例假设。除此之外, NMI 还有忽略小类的问题. 最后, NMI不能用于评价对单个类的发现能力。我们提出新的方法可以解决目前聚类评价指标中存在的问题。论文发表在IEEE TKDE上。