報(bào)告人：清華大學(xué) 衛(wèi)強(qiáng) 長聘副教授
時(shí)間：2022年4月27（周三）上午10:00
地點(diǎn)：主樓317
報(bào)告內(nèi)容簡介：
大數(shù)據(jù)與AI的快速發(fā)展，極大促進(jìn)了管理決策數(shù)智化。但管理場景中可獲數(shù)據(jù)的非完備性、輸出判定的主觀擾動(dòng)、以及內(nèi)在機(jī)理的復(fù)雜性等，使得機(jī)器學(xué)習(xí)方法在管理決策應(yīng)用中“黑箱”現(xiàn)象更為凸顯，即可解釋性不足，制約了其深度應(yīng)用和發(fā)展。本次報(bào)告將針對這一研究背景，結(jié)合營銷漏斗理論視角，基于消費(fèi)者在線購物的情境特點(diǎn)和多階段動(dòng)態(tài)性，提出一種基于多階段動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推薦方法，可對消費(fèi)者隱性的心理階段轉(zhuǎn)移和興趣轉(zhuǎn)換驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品交互行為的生成過程進(jìn)行建模和學(xué)習(xí)。該方法在具有良好的推薦精度的同時(shí)，還提供了一種從消費(fèi)者可觀測行為探測不可觀測心理階段的解決方案，具有更好的管理可解釋性，有益于設(shè)計(jì)相應(yīng)的營銷策略。
報(bào)告人簡介：
衛(wèi)強(qiáng)博士，清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院管理科學(xué)與工程系副系主任，長聘副教授/博導(dǎo)，人工智能管理研究中心副主任，醫(yī)療管理研究中心副主任。研究興趣包括管理信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與商務(wù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能推薦、文本挖掘等。在管理科學(xué)與信息系統(tǒng)領(lǐng)域頂級期刊（如MISQ、ISR、INFORMS JoC、ACM TKDD）等發(fā)表論文40余篇。
（承辦：管理工程系、科研與學(xué)術(shù)交流中心）
