iBIDS 商务智能与数据科学研究小组

i Buisiness Intelligence & Data Science

商务智能与数据科学研究小组

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社交网络数据分析与研究

本课题组与腾讯等社交网络公司开展联合研究，并采集了海量社交网络数据，关注社交网络中的关系形成、信息传播、创新扩散、社团识别等问题，已有的研究成果包括多篇国际期刊（参阅 DSS 2015 AOS 2017）、国际会议、国内核心期刊论文，多项国家发明专利及软件著作权。

目前开展的课题研究如下：

子课题1-超大规模社会群体的社团识别：基于超大规模社交网络，进行社团识别方法研究，并进行有效性评估。

子课题2-特定社会群体的社交网络研究：探讨特定社会群体的社交网络结构，进行社会群体成员的判定、角色识别等工作。

子课题3-社交网络中的创新扩散行为研究：基于社交网络上信息、创新行为的传播数据，进行社交网路节点间相似性、互相影响的行为研究。

公共管理数据分析与研究

本课题主要与交通管理、公共管理等政府机关合作，基于海量的车辆、人口流动数据，对社会活动等进行多方面的分析和研究，已经为政府机关提交了区域人口流动、经济发展、旅游、违法行为研判等多份决策支持报告。

子课题1-交通数据分析：本课题通过分析道路交通采集的各类数据，对车辆行为、道路车流等进行分析研究，探讨政策影响、违规行为等多个方面的内容。

子课题2-人口流动分析：本课题基于人口流动的海量数据，分析人口流动的影响因素、经济/社会影响、内在规律等多个方面的内容。

子课题3-公共资源交易数据分析：本课题通过分析公共资源交易中产生的大量数据，进行可视化分析与展示，并探讨挖掘其中违规行为的可能性。

抗击新冠肺炎疫情

与合作单位一起，研发了快速计算感染风险的模型和系统、“云南抗疫情”扫码及接触回溯系统，在云南省大范围应用，快速锁定疫情传播风险，取得了良好的效果，被人民日报、新华网、光明日报等数十家媒体报道。

子课题1-快速计算感染风险的模型和系统：疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。然而，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过;二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离;三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。这些人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，也严重影响了疫情防治的效果。在高速路口等检查点，检查人员只能识别湖北籍人员，而无法识别上述三类人员，因而无法有效核查，也无法有效规避风险。新冠肺炎感染风险评估模型基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。该系统通过扫描身份证、网页查询、批量计算等方式投入实战应用，计算一个人不到一秒钟，能够快速锁定风险。模型上线后，部署应用到云南省多个检查点，识别出多名高风险人员，为有效阻断疫情传播做出了一定的贡献。

相关媒体报道：教育部学习强国新华网中国青年网中国科技网

子课题2-“云南抗疫情”扫码及接触回溯系统：研发了轻量化的扫码记录系统，大家在进入、离开公共场所之前扫一下码，从而记录人员在公共场所的活动。后期一旦发现确诊病例，大数据可快速回溯病人曾出入过的场所，从而快速准确地找出可能和其有过接触的人员。系统设计的难点，一是应对高并发大数据，二是不完整数据的挖掘与应用，三是系统运维（如更新与安全问题）。

教育数据分析与研究

本课题通过分析教育机构各个环节中产生的海量数据，对学生行为进行深度刻画，对其学习、社交、生活等各个方面进行分析和研判，探讨影响教育产出的主要因素。

已经发表的 Social network analysis based on canteen transaction records 一文，探讨了基于食堂交易数据挖掘学生社交网络的方法，文中部分图摘录如下，展示了基于食堂交易数据所挖掘的社交关系网络。目前本项目主要关注食堂交易数据与教育产出之间的关联。

电子商务数据分析与研究

基于从淘宝、京东、BizRate等网站采集的海量电子商务数据，开展商家定价、消费者行为等方面的研究，研究成果发表在多个国际期刊及国际会议上，并获得国家自然科学基金、国家博士后科学基金等多个基金资助。

已经开展的课题研究如下：

子课题1-电子商务中的价格悖论：通过数据分析，发现电子商务中信誉高的卖家的平均价格，要低于信誉低的卖家。对这一现象进行了理论分析，并基于Bizrate的数据进行了进一步验证（参阅 DSS 2012）。

子课题2-网上拍卖中的影响因素：分析了文献中关于网上拍卖的研究结论，对于网上拍卖的设置进行了汇总性的分析和研究（参阅 ECRA 2010）

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