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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(xué)者開展1場線上講座，內(nèi)容主要涵蓋信息管理與電子商務(wù)研究前沿領(lǐng)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(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)方法和算法來解決商業(yè)或社會中實(shí)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(gè)維度：一是問題導(dǎo)向（problem-oriented），即該類研究是從問題出發(fā)進(jìn)行方法或算法的改進(jìn)，而不是像機(jī)器學(xué)習(xí)研究從算法到算法的改進(jìn)，在文章的呈現(xiàn)中也需要有較多篇幅進(jìn)行研究問題的分析和闡述；其次是方法貢獻(xiàn)（methodological contribution），即研究應(yīng)該基于問題提出新方法或進(jìn)行方法拓展，而不能是對已有方法進(jìn)行直接的應(yīng)用或簡單組合；除此之外，利用交叉多學(xué)科方法、研究由數(shù)據(jù)驅(qū)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(gè)被解決的問題，然后一方面通過相關(guān)的領(lǐng)域文獻(xiàn)對問題進(jìn)行深入理解，另一方面通過計(jì)算機(jī)科學(xué)類的文獻(xiàn)中對方法進(jìn)行充分挖掘，在定位已有方法的不足和當(dāng)前研究的創(chuàng)新點(diǎn)之后，再進(jìn)行方法的設(shè)計(jì)和創(chuàng)新。

為了更具體地說明computational data science研究的幾個(gè)特征，方教授分享了一項(xiàng)其在產(chǎn)業(yè)分類（Industry Classification）方向上的一項(xiàng)研究工作，提出新穎的深度學(xué)習(xí)模型利用10K財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)自動化地進(jìn)行產(chǎn)業(yè)分類。方教授首先介紹了產(chǎn)業(yè)分類在商業(yè)實(shí)踐和經(jīng)濟(jì)研究中的重要作用，以及目前基于專家標(biāo)注的產(chǎn)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(jù)驅(qū)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(gè)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(yàn)證所提出的行業(yè)分類方法在商業(yè)實(shí)踐的有效性?；谶@兩個(gè)問題，該研究對已有方法進(jìn)行了拓展和改進(jìn)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯定理設(shè)計(jì)了自適應(yīng)門機(jī)制（Adaptive Gating Mechanism）。在實(shí)驗(yàn)部分，該研究使用了經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)π袠I(yè)分類的評估指標(biāo)對方法進(jìn)行了評估，并進(jìn)行了魯棒性實(shí)驗(yàn)、消融實(shí)驗(yàn)、解釋性實(shí)驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)效益提升驗(yàn)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(dǎo)向類的研究中進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃”、“研究過程中如何進(jìn)行模型設(shè)計(jì)”等問題進(jìn)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(cái)信息

講座信息將提前預(yù)告

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