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一周回顧

7月12日至7月18日，我院邀請國際知名學者開展1場線上講座，內容主要涵蓋信息管理與電子商務研究前沿領域。

TITLE:

Computational Data Science Research in Information Systems

方教授談到，computational data science 的研究，就是通過創(chuàng)新計算機科學，特別是機器學習的相關方法和算法來解決商業(yè)或社會中實際問題的研究。該類研究與其他類研究的不同主要體現(xiàn)在幾個維度：一是問題導向（problem-oriented），即該類研究是從問題出發(fā)進行方法或算法的改進，而不是像機器學習研究從算法到算法的改進，在文章的呈現(xiàn)中也需要有較多篇幅進行研究問題的分析和闡述；其次是方法貢獻（methodological contribution），即研究應該基于問題提出新方法或進行方法拓展，而不能是對已有方法進行直接的應用或簡單組合；除此之外，利用交叉多學科方法、研究由數(shù)據驅動、考慮方法的整體效益或社會效益也是該類研究的重要特征。之后，方教授對于如何開展該類研究的研究流程也提出了自己的建議，即先定位一個被解決的問題，然后一方面通過相關的領域文獻對問題進行深入理解，另一方面通過計算機科學類的文獻中對方法進行充分挖掘，在定位已有方法的不足和當前研究的創(chuàng)新點之后，再進行方法的設計和創(chuàng)新。

為了更具體地說明computational data science研究的幾個特征，方教授分享了一項其在產業(yè)分類（Industry Classification）方向上的一項研究工作，提出新穎的深度學習模型利用10K財務數(shù)據自動化地進行產業(yè)分類。方教授首先介紹了產業(yè)分類在商業(yè)實踐和經濟研究中的重要作用，以及目前基于專家標注的產業(yè)分類系統(tǒng)（Expert-driven Industry Classification System）的局限性，從而闡述了基于數(shù)據驅動解決該問題的研究意義。之后，基于已有的方法，方教授說明了該研究的研究挑戰(zhàn)和主要集中解決的兩個問題：1）方法創(chuàng)新層面上，如何處理長文本和概念遷移變化的情況（shifting concepts）；2）方法評估層面上，如何有效驗證所提出的行業(yè)分類方法在商業(yè)實踐的有效性。基于這兩個問題，該研究對已有方法進行了拓展和改進，結合神經網絡和貝葉斯定理設計了自適應門機制（Adaptive Gating Mechanism）。在實驗部分，該研究使用了經濟領域對行業(yè)分類的評估指標對方法進行了評估，并進行了魯棒性實驗、消融實驗、解釋性實驗、經濟效益提升驗證等，充分證明了方法的合理性和有效性。

講座最后，方教授對“如何定位研究問題”、“如何在問題導向類的研究中進行職業(yè)規(guī)劃”、“研究過程中如何進行模型設計”等問題進行了解答，講座在熱烈的討論和交流中畫上了圓滿的句號。

上財信息

講座信息將提前預告

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