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如何在不断暴雷的环境中,做好风控——复杂环境下的供应链金融风控,全景剖析
发布时间:2019-07-31     

OR / MS / ANNALS OF

STATISTICS / TDSC / MISQ

2018年至今,信息管理与工程学院教师在运筹优化、信息管理等方向国际顶级期刊共发表论文6篇。详细发表情况如下:

注明:作者栏中加粗部分为本院教师姓名

Introduction

OR / MS / ANNALS OF STATISTICS / TDSC / MISQ

关于OR

Operations Research(OR)期刊是美国运筹学和管理学学会主办的学术期刊,自20世纪50年代创立以来,一直是运筹学界的旗舰期刊,一直是运筹学和管理科学领域的国际顶级期刊。该期刊每年出版6期,年文章数106篇,JCR分区Q2,最新影响因子2.604,近5年影响因子3.460。

关于MS

Management Science(MS)是管理科学、运筹学领域的顶级期刊,其范围内涵盖了与战略、创业、创新、技术和组织有关的所有管理方面,以及与会计、金融、信息系统、营销和运营等所有业务职能领域有关的所有管理方面。其文章主要基于计算机科学、经济学、数学、心理学、社会学和统计学的基础学科,但也鼓励跨职能、多学科的研究,反映管理科学专业的多样性。该期刊每年出版12期,年文章数313篇,JCR分区Q1,最新影响因子4.219,近5年影响因子5.555。

关于ANNALS OF STATISTICS

ANNALS OF STATISTICS是由国际数理统计协会(Institute of Mathematical Statistics)主办的刊物,旨在反映统计学最高质量的研究,拥有广泛的国际声誉。该期刊每年出版6期,年文章数127篇,JCR分区Q1,最新影响因子2.901,近5年影响因子4.497。

关于TDSC

IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing(TDSC)是计算机及网络安全、可信计算等研究领域中国际顶级刊物,主要关注计算机及网络安全、可靠性领域最新的研究进展和技术。该期刊每年出版4期,年文章数80篇,JCR分区Q1,最新影响因子6.424,文章影响力分数1.414。

关于MISQ

MIS QUARTERLY(MISQ)作为SSCI和SCIex索引的期刊,是同行评阅的学术季刊,期刊主要关注管理信息系统和信息技术等研究领域。1977年创刊以来,一直是管理信息系统(Management Information Systems)最权威期刊。该期刊每年出版4期,年文章数59篇,JCR分区Q1,最新影响因子4.373,近5年影响因子9.608。


论文简介

OR

A Nonasymptotic Approach to Analyzing Kidney Exchange Graphs

关于肾移植中随机匹配方案的研究,文章通过创建有限随机图的分析工具,有效解决了肾源交换移植的医疗实践中存在的重大争议性问题,即链式肾脏移植的必要性与社会效益。在2016年的Informs年度会议上,作者的初步结果得到了此领域的顶级专家Tuomas Sandholm和Itai Ashlagi的一致好评。目前作者正在根据他们的建议继续深入研究,并通过与Sandholm教授课题组的交流与合作,进一步改善相关算法及理论分析。

MS

Approximation Algorithms for Capacitated Perishable Inventory Systems with Positive Lead Times

易腐生鲜品在我们的生活中无处不在,也不可或缺,它包括肉类和蔬菜等食物,也包括药品和血液等。因此易腐生鲜品的库存管理作为供应链管理中的重要问题之一已经被学界研究了近60年。然而,由于易腐生鲜品库存管理问题本身的复杂性,已有文献往往都聚焦于最基本的库存系统,很少有论文考虑补货提前期和补货容量约束对库存策略造成的影响。本论文针对需求不确定环境下有补货提前期和补货容量约束的易腐生鲜品库存管理问题,提出了一种比例平衡策略(proportional-balancing policy),并基于瞬时单元匹配机制 (Transient unit-matching mechanism)这一新的分析方法,理论上证明了该策略的最坏绩效保证。该方法不仅是对现有随机库存理论的一个补充,还可以被用来分析其他一些复杂库存系统的策略绩效保证。

ANNALS OF STATISTICS

Measuring and testing for interval quantile dependence

分布独立与分位数独立一直作为两个独立的概念存在于统计文献中,本文提出的区间分位数独立建立了两者之间的联系,拓广了统计中独立性这个非常基本的概念,并改进了单个分位点下分位数相依的可解释性。在区间分位数独立的这个新的概念中,如果其中一个分位数区间退化为单点,就是分位数独立;如果考虑把区间取成[0,1]整个区间,就是分布独立。因此,我们可以在区间分位数独立这个统一的框架下来研究分位数独立与分布独立这两个问题。本文还提出了一种度量区间相依性的指标,可以度量任意分位数区间的两个随机变量之间的依赖关系。

TDSC

Mobile Crowdsourcing Task Allocation with Differential-and-Distortion Geo-Obfuscation(在线发表)

移动众包已成为完成城市感知任务的重要手段之一。移动众包平台,如TaskRabbit,汇聚了一批等待任务的参与者。当有一个新任务在平台发布时(如到某个地点检测空气质量),平台会指派该任务给最合适的参与者以尽快完成任务。传统移动众包平台需要参与者实时上传真实位置才能完成高效的任务指派,但这就造成了参与者位置隐私的泄露。本文首次将位置差分混淆技术运用于移动众包平台,使参与者仅需上传混淆位置而非真实位置。同时,移动众包平台仍然可以利用参与者的混淆位置进行高效的任务指派。对比传统位置隐私保护方法,本文方案在相同保护效果下,提升了约1倍的任务指派效率。

F-PAD: Private Attribute Disclosure Risk Estimation in Online Social Networks(已接受)

社交网络用户敏感信息安全已成为各方(用户、社交平台、信息安全管理机构等)关注的焦点。为了获得优质的服务,用户常常在社交平台上分享一些非敏感信息(如posts,check-ins);与此同时,用户通常也会选择隐藏(不公开)自己的敏感信息。然而,随着机器学习技术的发展,即便用户试图保护的敏感信息,第三方仍然可能利用这些非隐私信息推测出这些敏感信息。已有研究表明,由于采取了隐藏措施,用户往往错误地以为隐藏即为是安全的、低估敏感信息泄露的风险。因此,如何评估用户隐藏信息的泄露风险并向用户提供可靠的隐私保护措施显得尤为重要。本文提出了一个通用的隐藏信息风险评估框架F-PAD。不像传统研究只关注某个特定攻击方法,F-PAD利用bootstrapping技术、针对一系列潜在的攻击方法对用户隐私信息的泄漏风险进行综合评估。通过Facebook和Book-Crossing等真实社交网络数据实验,验证了F-PAD能有效地评估用户地理位置、性别、年龄等隐私信息在多种潜在攻击方法下的综合泄漏风险。

MISQ

Mobile App Recommendation: An Involvement-Enhanced Approach
如今,个性化推荐技术已经得到广泛的应用,成为业界和学术界的研究热点。个性化推荐旨在通过预测用户的行为和偏好为用户推荐需要的物品。以往的推荐研究多直接挖掘用户的行为模式,而较少考虑用户心理因素的影响。与之不同,本文以移动应用推荐为例,考虑用户涉入度(involvement)的高低对于应用下载行为预测和推荐的影响。
具体来说,本文以涉入理论为基础,提出了基于用户浏览和下载移动应用的行为数据,发现用户潜在涉入度和兴趣偏好的概率图模型,并进而设计了考虑用户长期和当前兴趣的推荐策略。本文基于真实的用户移动应用数据集上进行了实验评估和结果分析。实验结果表明,所提推荐方法优于已有推荐方法,体现了考虑涉入度的推荐方法的优越性。
总的来说,本文将心理学以及营销领域的理论与个性化推荐方法相结合,提出了具有创新性的用户行为分析模型和推荐方法,提高了推荐的性能。同时,本研究将涉入理论的研究从传统商品领域购买扩展到移动应用下载领域,丰富了有关涉入理论研究的实证分析结果。

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