会议报告题目：判断矩阵与排序学习：方向、方法与应用

报告简述：

在大数据环境下，排序和决策问题面临的数据信息和准则数量快速增加，使用传统排序方法变得困难，需要基于机器学习方法来协助处理。其中，判断矩阵是实现智能决策的重要工具。传统上，判断矩阵来自决策者的主观判断，决定了其规模较小。然而，大规模稀疏判断矩阵在现实问题中频繁出现，成为了一个新的研究方向。但由于“维数灾难”，现有的诱导排序方法很难有效地处理该问题。本报告通过对应用案例的描述和剖析，概述了现有方法以及它们的优缺点。进而提出了两种针对大规模判断矩阵的计算方法，以实现利用大规模数据的排序学习和智能决策。最后，展示了相关方法在电影推荐等数据上的应用。

主 讲 人：王浩旻  博士

时    间：4月20日（周三）19：00-21：00

地    点：跨喜中心会议室（线上报告）

参加人员：经管学院或全校对此项选题感兴趣的师生

会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/wtvIlbFeKnmG

腾讯会议号：346-781-195

王浩旻博士简介

王浩旻，西南财经大学经济信息工程学院讲师，电子科技大学经济与管理学院博士、博士后。研究领域包括金融科技、数据挖掘、决策支持等。近年在《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《Applied Soft Computing》、《Journal of the Operational Research Society》、《Emerging Markets Finance and Trade》、《Information Fusion》等国际高水平学术期刊发表论文十余篇。担任《Omega》、《Expert Systems With Applications》、《系统科学与数学》等国内外期刊匿名审稿人。

主办/承办单位：跨喜马拉雅研究中心

2021年4月17日