在大數(shù)據(jù)時代如何利用數(shù)據(jù)支持決策是學(xué)界和業(yè)界共同關(guān)心的重要問題。數(shù)據(jù)中廣泛存在的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、維度之間存在關(guān)聯(lián)等復(fù)雜特點，給從數(shù)據(jù)中構(gòu)建出可信的、可解釋的決策模型帶來了巨大挑戰(zhàn)。bwin必贏唯一官網(wǎng)智能決策與機器學(xué)習(xí)研究中心廖貅武教授和劉佳鵬副教授團隊針對多準則分類決策問題，利用決策分析和機器學(xué)習(xí)的理論和技術(shù)，提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的偏好學(xué)習(xí)方法，可以從數(shù)據(jù)中自動構(gòu)建出兼顧分類性能和模型可解釋性的決策模型，能夠有效幫助決策人員提高決策質(zhì)量和效率。該方法可以應(yīng)用于信用風(fēng)險管理、消費者洞察、智慧診療等領(lǐng)域，為開展數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策提供了一種應(yīng)用范式和實踐工具。
該方法的主要創(chuàng)新研究包括：（1）提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的偏好學(xué)習(xí)框架，能夠?qū)崿F(xiàn)從歷史決策案例中自動學(xué)習(xí)并構(gòu)建決策模型，豐富了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策的相關(guān)理論；（2）拓展了經(jīng)典的價值函數(shù)模型，使得能夠刻畫準則之間復(fù)雜的交互關(guān)系，并能與提出的偏好學(xué)習(xí)框架有機結(jié)合，保證了模型的性能和可信度；（3）通過結(jié)合決策理論和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢，使得該方法能夠有效處理大規(guī)模決策問題，保證了該方法在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上的實用性。
該研究成果于2021年發(fā)表于《INFORMS Journal on Computing》期刊。《INFORMS Journal on Computing》是管理學(xué)24種國際頂級期刊（UTD24 Top Journals）之一，主要發(fā)表運籌學(xué)與計算科學(xué)交叉領(lǐng)域的最新研究成果。智能決策與機器學(xué)習(xí)研究中心聚焦人工智能與管理交叉的前沿科學(xué)問題，開展機器學(xué)習(xí)理論、機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決策等方向的研究，推動機器學(xué)習(xí)與優(yōu)化、運營、營銷、會計等管理學(xué)科的深度融合，近年來的主要成果發(fā)表在Nature子刊，Information Systems Research、INFORMS Journal on Computing、Production and Operations Management等UTD24期刊以及Journal of Machine Learning Research、The Annals of Statistics、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計領(lǐng)域的頂級期刊上。
劉佳鵬副教授是該成果的第一作者和通訊作者，廖貅武教授是論文的共同作者，bwin必贏唯一官網(wǎng)為論文的第一完成單位。廖貅武教授和劉佳鵬副教授長期致力于決策分析、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用等領(lǐng)域的研究，近年來主持和參與了國家自然科學(xué)基金重大研究計劃項目、重點項目、面上項目、青年項目以及科技部重點研發(fā)項目、工信部專項項目的研究工作。研究成果發(fā)表于Information Systems Research、INFORMS Journal on Computing、European Journal of Operational Research、Omega、Annals of Operations Research、Decision Support Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data、管理科學(xué)學(xué)報、系統(tǒng)工程理論與實踐等國際頂級期刊和國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊。
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