2020年12月3日，【明理講堂2020年第42期】有幸邀請(qǐng)到中央財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院教授代宏硯為大家?guī)?lái)題為”Values of Personalization in O2O On-Demand Delivery with Crowd-Sourced Drivers”的學(xué)術(shù)報(bào)告，報(bào)告在主樓418舉行。管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院李果、王建才、張玉利等多名師生參加了本次講座，主持人為管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院管理科學(xué)與物流系冉倫教授。
在報(bào)告中，代宏硯教授首先介紹了O2O服務(wù)的興起使客戶能夠在線上下訂單，并在一小時(shí)內(nèi)收到線下的產(chǎn)品/服務(wù)。O2O按需服務(wù)具有高時(shí)間敏感性和波動(dòng)性的特點(diǎn)。而眾包配送的出現(xiàn)緩解了需求波動(dòng)和按需配送的挑戰(zhàn)。但是，這種新模式會(huì)有配送服務(wù)能力不一致的問(wèn)題。然后代宏硯教授向大家分析了解決此類問(wèn)題的研究，即應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)學(xué)習(xí)眾包配送員的異類行為，并開(kāi)發(fā)個(gè)性化的預(yù)測(cè)模型以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)交付時(shí)間。并且將ML-based learning model和O2O assignment and routing model結(jié)合，以提高模型性能。最后基于中國(guó)最大的O2O平臺(tái)的真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，證明了該算法可以減少延遲率并縮短交付時(shí)間。
報(bào)告引起了老師和同學(xué)的極大興趣，并展開(kāi)了熱烈的討論和交流，代宏硯教授實(shí)時(shí)與參會(huì)老師和同學(xué)們互動(dòng)，就論文的理論支撐和研究相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了熱烈的討論和交流，反響熱烈，受到了廣大師生的一致好評(píng)！
