2024年10月25日至27日，第四届中国大数据统计论坛暨中国现场统计研究会大数据统计分会第四届年会在江苏徐州召开。本次大会还举办了第二届研究生论坛，旨在为研究生提供展示研究成果和交流学术思想的平台。来自华东师范大学、厦门大学、重庆大学等高校的45名研究生在会上进行了汇报。经过评选，来自厦门大学的在读博士生张妍的论文“Network Model Averaging Prediction for Latent Space Models by K-Fold Edge Cross-Validation”获得一等奖。
该论文由博士生张妍与中国人民大学的廖军副教授、范新妍副教授以及其导师方匡南教授合作完成。研究主要针对在网络规模较小而真实潜在空间维度较大的情况下，潜在空间模型中的参数难以准确估计的问题，提出了一种针对不同维度潜在空间模型的网络模型平均（NetMA）方法，特别关注网络中的链接预测。文章首先在单层和多层网络中建立了该平均预测的渐近最优性，以实现最低预测损失。然后，证明了当候选模型包含正确模型时，NetMA会将所有权重分配给正确模型。此外，还证明了基于NetMA的权重估计量的一致性。最后通过模拟和实际数据应用，进一步验证了NetMA在链接预测性能上的出色表现。
张妍是厦门大学经济学院统计学与数据科学系2021级博士研究生，主要研究网络结构数据分析，指导老师为方匡南教授。目前已在Journal of Computational and Graphical Statistics、Knowledge-Based Systems等期刊发表（含正式接受）论文多篇。
