杨弦
姓名:杨弦性别:女
邮箱:yangxian1600@126.com学位:博士
职称:副教授硕士生导师:是
博士生导师:否
研究方向

大数据与商务分析、数据挖掘、电子商务、商业人工智能

招生方向

电子商务、管理科学与工程专业;对数据分析感兴趣的研究生

教育背景

2007-2011年 大连理工大学 信息管理专业 本科

2011-2014年 大连理工大学 管理科学与工程专业 硕士

2015-2019年 大连理工大学 管理科学与工程专业 博士

2016-2017年 加拿大阿尔伯塔大学 电子与计算机工程系 公派联合培养博士


简介

1988年生,工学博士,获得大连市自然科学优秀学术论文二等奖、研究生国家奖学金(2次)、辽宁省优秀博士毕业生等奖励。

工作经历

2019年至今,东北财经大学,管理科学与工程学院,讲师


社会任职

主讲课程

数据可视化技术商务数据采集技术》、《网络数据爬取与挖掘


主要科研课题


[1] 国家自然科学基金委,青年项目,72101051,数据驱动的电商零售产品网络口碑演化规律的智能发现方法研究,2022-01至2024-12,主持,在研

[2] 辽宁省教育厅,青年科技人才“育苗”项目,LN2020Q30,基于在线评论大数据的产品网络口碑动态营销策略研究,2021-01至2023-12,主持,在研

[3] 东北财经大学,青年项目,DUFE2020Q08,产品网络口碑的演化规律研究,2021-01至2023-12,主持,在研

[4] 东北财经大学,省级以上科研平台支持专项项目,大数据驱动的商品网络口碑关系函数模型构建方法研究,2022-01至2023-12,支持,在研


代表性学术成果

1、第一作者论文和专著:

[1] Modeling relationships between retail prices and consumer reviews: A machine discovery approach and comprehensive evaluations. Decision Support Systems, 2021, Online. (SCI检索, ABS三星, FMS等级A, JCR一区)

[2] Integrating rich and heterogeneous information to design a ranking system for multiple products. Decision Support Systems, 2016, 84: 117-133. (SCI检索, ABS三星, FMS等级A, JCR一区)

[3] 基于符号回归的产品评论数量与购买数量关系分析. 系统工程学报, 2020, 35(3)289-300. (国家自然科学基金委管理科学部认定A类重要期刊,FMS等级T1)

[4] 基于网络客户评论的产品口碑排序方法. 运筹与管理, 2017, 26(11): 59-64. (国家自然科学基金委管理科学部认定A类重要期刊,FMS等级T2)

[5] A product recommendation approach based on the latent social trust network model for collaborative filtering. In Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion, Vienna, Austria, 1-3 August, 2016, pp. 178-185. (EI检索)

[6] Identity valuable product feature by mining consumer reviews on chinese e-commerce websites. The 13th International Symposium on Knowledge and Systems Science (KSS 2012), Ishikawa, Japan, 19-20 November, 2012, pp. 111-116.

[7] 基于网络口碑的产品排序研究. 东北财经大学出版社, 2020. (专著)

 

2、第一发明人专利软件著作权

[1] 一种基于产品特征口碑的产品排序方法. 中国, 已授权, ZL201810171084. 3.(专利)

 [2] 基于网络口碑的酒店排序系统. 原始取得, 2020SR1206564.(软件著作权

 

3、其他论文

    [1] A WOM ranking method based on modified ratings and comparative votes of products. Journal of Computational Information Systems, 2014, 14(10): 5923-5930. (EI检索)

[2] The impact of online reviews on product sales: What’s role of supplemental reviews. The 19th International Symposium on Knowledge and Systems Sciences (KSS 2018), Tokyo, Japan, 25-27 November, 2018, pp. 158-170. (EI检索)


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