浙江财经大学信息管理与人工智能学院官网
更新时间：2022-02-18 18:31:28 编辑：考研派小莉 推荐访问：
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浙江财经大学信息管理与人工智能学院
浙江财经大学信息管理与人工智能学院简介：
浙江财经大学信息管理与人工智能学院前身是成立于1987年的经济信息管理系，是浙江财经大学办学历史比较悠久的学院之一。现有大数据统计方法与应用二级学科博士点、管理科学与工程一级学科硕士点、电子信息专业学位硕士点，以及信息管理与信息系统、人工智能、电子商务、软件工程四个本科专业，涵盖管理学和工学两大学科门类，全日制在校本科生和硕士研究生共1200余人。信息管理与信息系统专业、电子商务专业、软件工程专业入选省级一流本科专业建设点。
学院现有专任教师66人，其中高级职称45人。学院现有博士52人，占比78.8%，其中外籍博士和海外名校博士5人，985高校博士44人，同时聘请了多位海内外知名专家和学者为学院特聘教授。学院有教育部新世纪人才1人、浙江省151第一层次人才1人、浙江省151第二层次人才1人、浙江省万人计划人才1人、浙江省高校领军人才培养计划创新领军人才1人、高层次拔尖人才1人和青年优秀人才1人，浙江省高校中青年学科带头人2人、浙江省省级优秀教师1人。学院设有数据科学与智能决策、智慧供应链与复杂系统管理、商务智能与互联网金融、工业工程与智能制造技术管理等研究方向。近五年(2017-2021)来，学院教师取得了丰硕的研究成果，承担国家级课题40项、省部级课题50项，获得省部级奖3项，在高水平国际期刊上公开发表SCI/SSCI检索论文200余篇(其中JCR一区论文149篇，入选ESI高被引论文8篇)，在国内外产生了广泛的学术影响力。
学院密切结合以人工智能为代表的新一代信息技术发展趋势与行业人才最新需求，依托学校金融、财会等优势学科和专业，培养具有财经专业背景知识的复合型、创新型信息人才。学院积极探索分类培养、多元化发展的人才培养模式，办学成果获得浙江省教学成果奖。信息管理与信息系统专业注重培养信息资源管理与系统建设能力，掌握财经大数据分析与智能决策的知识及应用能力。电子商务专业注重培养电子商务系统的规划、开发、运营与管理能力，以及商务大数据的智能分析与决策应用能力。人工智能专业注重培养应用人工智能基础理论和前沿技术解决智能金融、智能商务等领域实际问题的能力。软件工程专业注重培养软件系统，特别是金融软件系统的分析、设计、开发和管理能力。据2021软科中国大学专业排名显示，我院四个专业全部上榜位列全国同类专业前50%，其中信息管理与信息系统全国排名68位，获评B+级；电子商务全国排名47，获评A级；软件工程全国排名144，获评B级；人工智能全国排名101，获评B级。据邱均平版《2020-2021中国大学及学科专业评价报告》显示，学院电子商务、信息管理与信息系统专业分别获评中国四星级和三星级专业。
学院实践教学条件优越。获批教育部“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目首批试点高校，学院实验中心为浙江省“十三五”重点实验教学示范中心，获得中央财政专项和省财政专项建设项目共7项。学院建有人工智能AI+应用创新、人工智能与互联网服务、电子商务与云服务、金融数据分析与可视化、移动开发技术、智能硬件与物联网等10余个专业实验室，1个学生创新实践基地和1个学生创业实践基地，2个研究生创新实践基地，实验室面积近4800余平方米，设备总资产达1300多万元。学院与浙江省审计厅共建了浙江信息化审计理论研究中心，与思科共建了思科网络学院，与Oracle共建甲骨文学院，与益和共建ERP实践实习基地，还与阿里巴巴、科大讯飞、达内集团、杭州城市大数据运营、杭州同花顺、浙大网新、信雅达集团等知名IT企业共建了校外实践教学基地，为学生高质量就业创造了良好的条件。
学院注重学生创新能力训练，积极组织学生参与各类学科竞赛和创新创业项目，取得了一系列可喜成绩。2015-2019年间，我院学生在大学生程序设计竞赛（ACM）、大学生服务外包创新创业大赛、大学生电子商务竞赛等重要学科性赛事中，获国际级奖项27项，国家级奖项93项，省级奖项261项，国家级大学生创新创业训练计划项目立项49项，浙江省大学生科技创新活动计划（新苗计划）立项42项。
学院以综合导师制为纽带，指导学生科学规划职业生涯。新生入学后，导师根据学生特点在课程选修、学科竞赛、毕业设计、考研出国、实习就业等不同阶段，运用学业导览图指导学生制定个性化成长规划。学院党委积极构建以学科建设为主体，教师党支部与学生党支部“两翼”协同发展的“一体两翼，支部+力”党建育人体系。积极推进第二课堂教育，精心打造具有学院特色的“信息力量”校园文化品牌，丰富学生课外生活。学院共青团指导学生会联合ACM程序设计协会、电子商务协会、计算机协会等学生社团，定期举办“浙江财经大学电脑节”、“C+家文化节”、“特色朋辈课堂”等活动，营造了浓郁的自主探究与实践氛围。
学院不断扩大国际交流与合作，与英国拉夫堡大学、芬兰奥卢大学等国外知名大学开展了多种形式的国际交流项目。美国德克萨斯州立大学每年组织三十多位大学生来校与我院学生共同修读暑期课程并获美方认可学分，该项目得到浙江日报、青年时报等传媒广泛报道。
学院毕业生就业竞争力强，近年来平均就业率在96%以上，深受用人单位欢迎。每年大量毕业生进入微软、阿里巴巴、腾讯、百度等知名互联网与IT企业，以及财政、金融、税务等财经类行业及政府部门成为专业化技术人才。根据浙江省教育考试院发布的2019年浙江财经大学毕业生薪酬数据显示，学院计算机科学与技术、电子商务、软件工程3个专业的应届毕业生与往届毕业生（毕业三年）平均薪酬均进入全校前10位，其中软件工程和计算机科学与技术专业全部位列前3。学院考研考博氛围浓厚，历届毕业生先后进入伦敦国王学院、南加州大学、布里斯托大学、香港城市大学等海外著名学府深造，以及北京大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、上海财经大学等国内知名高校读研。近3年研究生考取名校博士率达37%。
浙江财经大学信息管理与人工智能学院联系方式：
地址：中国·杭州市下沙经济技术开发区学源街18号25#
邮编：310018
主页：https://info.zufe.edu.cn
学院邮箱：xinxi@zufe.edu.cn
浙江财经大学信息管理与人工智能学院简介：
浙江财经大学信息管理与人工智能学院前身是成立于1987年的经济信息管理系，是浙江财经大学办学历史比较悠久的学院之一。现有大数据统计方法与应用二级学科博士点、管理科学与工程一级学科硕士点、电子信息专业学位硕士点，以及信息管理与信息系统、人工智能、电子商务、软件工程四个本科专业，涵盖管理学和工学两大学科门类，全日制在校本科生和硕士研究生共1200余人。信息管理与信息系统专业、电子商务专业、软件工程专业入选省级一流本科专业建设点。
学院现有专任教师66人，其中高级职称45人。学院现有博士52人，占比78.8%，其中外籍博士和海外名校博士5人，985高校博士44人，同时聘请了多位海内外知名专家和学者为学院特聘教授。学院有教育部新世纪人才1人、浙江省151第一层次人才1人、浙江省151第二层次人才1人、浙江省万人计划人才1人、浙江省高校领军人才培养计划创新领军人才1人、高层次拔尖人才1人和青年优秀人才1人，浙江省高校中青年学科带头人2人、浙江省省级优秀教师1人。学院设有数据科学与智能决策、智慧供应链与复杂系统管理、商务智能与互联网金融、工业工程与智能制造技术管理等研究方向。近五年(2017-2021)来，学院教师取得了丰硕的研究成果，承担国家级课题40项、省部级课题50项，获得省部级奖3项，在高水平国际期刊上公开发表SCI/SSCI检索论文200余篇(其中JCR一区论文149篇，入选ESI高被引论文8篇)，在国内外产生了广泛的学术影响力。
学院密切结合以人工智能为代表的新一代信息技术发展趋势与行业人才最新需求，依托学校金融、财会等优势学科和专业，培养具有财经专业背景知识的复合型、创新型信息人才。学院积极探索分类培养、多元化发展的人才培养模式，办学成果获得浙江省教学成果奖。信息管理与信息系统专业注重培养信息资源管理与系统建设能力，掌握财经大数据分析与智能决策的知识及应用能力。电子商务专业注重培养电子商务系统的规划、开发、运营与管理能力，以及商务大数据的智能分析与决策应用能力。人工智能专业注重培养应用人工智能基础理论和前沿技术解决智能金融、智能商务等领域实际问题的能力。软件工程专业注重培养软件系统，特别是金融软件系统的分析、设计、开发和管理能力。据2021软科中国大学专业排名显示，我院四个专业全部上榜位列全国同类专业前50%，其中信息管理与信息系统全国排名68位，获评B+级；电子商务全国排名47，获评A级；软件工程全国排名144，获评B级；人工智能全国排名101，获评B级。据邱均平版《2020-2021中国大学及学科专业评价报告》显示，学院电子商务、信息管理与信息系统专业分别获评中国四星级和三星级专业。
学院实践教学条件优越。获批教育部“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目首批试点高校，学院实验中心为浙江省“十三五”重点实验教学示范中心，获得中央财政专项和省财政专项建设项目共7项。学院建有人工智能AI+应用创新、人工智能与互联网服务、电子商务与云服务、金融数据分析与可视化、移动开发技术、智能硬件与物联网等10余个专业实验室，1个学生创新实践基地和1个学生创业实践基地，2个研究生创新实践基地，实验室面积近4800余平方米，设备总资产达1300多万元。学院与浙江省审计厅共建了浙江信息化审计理论研究中心，与思科共建了思科网络学院，与Oracle共建甲骨文学院，与益和共建ERP实践实习基地，还与阿里巴巴、科大讯飞、达内集团、杭州城市大数据运营、杭州同花顺、浙大网新、信雅达集团等知名IT企业共建了校外实践教学基地，为学生高质量就业创造了良好的条件。
学院注重学生创新能力训练，积极组织学生参与各类学科竞赛和创新创业项目，取得了一系列可喜成绩。2015-2019年间，我院学生在大学生程序设计竞赛（ACM）、大学生服务外包创新创业大赛、大学生电子商务竞赛等重要学科性赛事中，获国际级奖项27项，国家级奖项93项，省级奖项261项，国家级大学生创新创业训练计划项目立项49项，浙江省大学生科技创新活动计划（新苗计划）立项42项。
学院以综合导师制为纽带，指导学生科学规划职业生涯。新生入学后，导师根据学生特点在课程选修、学科竞赛、毕业设计、考研出国、实习就业等不同阶段，运用学业导览图指导学生制定个性化成长规划。学院党委积极构建以学科建设为主体，教师党支部与学生党支部“两翼”协同发展的“一体两翼，支部+力”党建育人体系。积极推进第二课堂教育，精心打造具有学院特色的“信息力量”校园文化品牌，丰富学生课外生活。学院共青团指导学生会联合ACM程序设计协会、电子商务协会、计算机协会等学生社团，定期举办“浙江财经大学电脑节”、“C+家文化节”、“特色朋辈课堂”等活动，营造了浓郁的自主探究与实践氛围。
学院不断扩大国际交流与合作，与英国拉夫堡大学、芬兰奥卢大学等国外知名大学开展了多种形式的国际交流项目。美国德克萨斯州立大学每年组织三十多位大学生来校与我院学生共同修读暑期课程并获美方认可学分，该项目得到浙江日报、青年时报等传媒广泛报道。
学院毕业生就业竞争力强，近年来平均就业率在96%以上，深受用人单位欢迎。每年大量毕业生进入微软、阿里巴巴、腾讯、百度等知名互联网与IT企业，以及财政、金融、税务等财经类行业及政府部门成为专业化技术人才。根据浙江省教育考试院发布的2019年浙江财经大学毕业生薪酬数据显示，学院计算机科学与技术、电子商务、软件工程3个专业的应届毕业生与往届毕业生（毕业三年）平均薪酬均进入全校前10位，其中软件工程和计算机科学与技术专业全部位列前3。学院考研考博氛围浓厚，历届毕业生先后进入伦敦国王学院、南加州大学、布里斯托大学、香港城市大学等海外著名学府深造，以及北京大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、上海财经大学等国内知名高校读研。近3年研究生考取名校博士率达37%。
浙江财经大学信息管理与人工智能学院联系方式：
地址：中国·杭州市下沙经济技术开发区学源街18号25#
邮编：310018
主页：https://info.zufe.edu.cn
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浙江财经大学信息管理与人工智能学院学科设置：
电子信息专业学位硕士点
本学位点依托我校经管优势学科专业群，积极开展“智能+金融”、“智能+供应链”等交叉方向的创新研究与工程应用，培养“智能+经管”高层次复合型人才。现有专任教师27人，其中高级职称占比70.3%，博士学位占比96.3%，具有行业经历的教师占比92.6%。近5年（2017-2021），承担国家级课题33项、省部级课题29项、横向课题25项，工程技术类课题总经费2092万元，以一作或通讯作者发表SCI检索期刊论文182篇，其中ESI高被引论文5篇，JCR一区论文119篇，获发明专利授权19项。
本学位点下设人机融合与智能决策、数据智能与金融科技和物联网与智慧供应链等三个主要研究方向：
人机融合与智能决策：主要研究大规模协作网络环境下人、机、环境系统之间感知、融合、协同、决策的理论、方法和技术，在群智服务社会化协作、群智感知服务自适应推荐、多准则决策与多准则群决策等前沿方向上形成了特色和优势。近5年主持国家级课题12项、省部级课题9项、横向课题12项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文75篇(其中ESI论文1篇，JCR一区论文56篇、CCF-A期刊类论文2篇)，获省级科研成果奖1项，出版专著3部，获发明专利授权6项。
数据智能与金融科技：主要运用数据挖掘等新一代人工智能技术，从海量数据中发掘有价值的规则和规律信息，实现数据智能对金融科技的赋能，在数据可视计算、网络投融资平台风险传染、量化策略因子优化、财务危机预测等前沿方向上形成了特色和优势。近5年主持国家级课题8项、省部级课题9项、横向课题3项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文52篇(其中ESI论文5篇，JCR一区论文33篇，CCF-A类期刊论文2篇)，获发明专利授权9项。
物联网与智慧供应链：主要研究基于物联网技术的智慧供应链建模与仿真、服务调度与优化、网络控制与安全等，目前在多传感器物联网系统、智慧供应链协同决策与仿真、供应链大数据分析、服务资源调度与优化等前沿学科领域形成了特色和优势。近5年主持国家级课题13项、省部级课题12项、横向课题10项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文64篇(其中JCR一区论文37篇，CCF-B类期刊论文5篇)，获发明专利授权4项。
管理科学与工程一级学科硕士点
管理科学与工程学科成立于1987年，1999年入选校级重点建设学科，2009年和2013年两次被评为校级重点学科，2017年入选校一流A类学科，目前已被纳入学校“十四五”特色学科建设范围。
本学科拥有一支高水平、高职称、高学历的师资队伍。现有专任教师51人，其中教授12人，副教授26人，高级职称教师占比74.5%，博士48人，博士学位教师占比94%。本学科拥有教育部新世纪人才、浙江省151第一层次人才、浙江省151第二层次人才、浙江省万人计划人才、浙江省钱江人才计划、浙江省省级优秀教师各1人，浙江省高校中青年学科带头人、浙江省师德先进个人各2人。
本学科综合运用信息学、管理学、系统学、数学、行为科学及工程方法，利用人工智能、大数据、数据挖掘等新一代信息技术，研究和解决社会、经济、商务、政务等领域的管理问题，培养掌握多学科基础理论和知识，具备运用先进的管理思想和方法，借助计算机技术和数据科学方法对社会管理实践问题进行分析、决策和组织实施的复合型高级专业人才。
近5年（2017-2021），本学科教师承担国家级课题40项、省部级课题50项，以一作或通讯作者在《European Journal of Operational Research》、《Decision Support Systems》、《Information Sciences》、《Knowledge-based Systems》等国际知名期刊上发表SCI/SSCI检索论文200余篇（其中ESI高被引论文8篇，JCR一区149篇），获省部级奖项3项，产生了广泛的学术影响力。学院研究生获省新苗计划课题9项，以第一作者或通讯作者或导师一作、学生二作发表SCI/SSCI收录期刊论文87篇（JCR一区51篇，JCR二区19篇），获国家奖学金9人次，省优论文5篇，省优毕业生6人次，5名研究生获校研究生卓越之星称号，获校研究生创新论坛一等奖4人次、二等奖5人次、研究生优秀科研成果一等奖3人次和二等奖5人次，考取境外及985高校博士研究生21人次，考博率达42.8%。
本学科下设数据科学与智能决策、智慧供应链与复杂系统管理、商务智能与互联网金融、工业工程与智能制造技术管理等四个主要研究方向：
1. 数据科学与智能决策：主要研究数据建模、数据可视化分析、多媒体数据挖掘、群决策理论与方法、绩效评价方法、服务组合优化等。本方向在聚焦于新一代互联网环境下大规模、分布式数据的存储、检索、标注、分类、聚类和可视化研究，在时空多维和高维数据可视化分析、融合多媒质特征的视频数据挖掘、基于数据挖掘的计算机审计和政府绩效评价等前沿学科方向上形成了明显的特色和优势。
2. 智慧供应链与复杂系统管理：主要研究供应链建模与仿真、供应链组合优化算法、服务供应链管理、复杂网络演化博弈、不确定性可视分析等。本方向借助Agent建模、博弈理论、控制理论、可视化分析等方法和手段，在基于多Agent的复杂供应链协同决策与仿真、基于信息中介的多渠道供应链协调优化、复杂网络演化博弈、多通道不确定系统网络化预测、不确定性系统可视分析等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
3. 商务智能与互联网金融：主要研究用户行为分析、社会化商务、商务智能、互联网金融、信息安全等。本方向借助社交网络、网格计算、模糊决策、机器学习等方法和手段，在O2O渠道整合理论与方法、面向社会化商务的用户行为分析、社会计算环境下多策略融合的的个性化推荐方法、民间网贷平台运营分析、复合实物期权模拟与评价方法等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
4. 工业工程与智能制造技术管理：主要研究人、设备、物料、信息和环境等生产系统要素的建模、优化配置，以及针对工业生产制造过程进行系统规划与设计、评价与创新等。本方向依托大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术，借助运筹学、优化算法、模拟仿真技术等方法和手段，在不确定环境下资源受限项目多模态多目标优化调度、面向大规模协作的制造服务自组织协同发现与动态评价、群智制造环境下大规模知识图谱构建与可信服务组合优化等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
本学位点依托我校经管优势学科专业群，积极开展“智能+金融”、“智能+供应链”等交叉方向的创新研究与工程应用，培养“智能+经管”高层次复合型人才。现有专任教师27人，其中高级职称占比70.3%，博士学位占比96.3%，具有行业经历的教师占比92.6%。近5年（2017-2021），承担国家级课题33项、省部级课题29项、横向课题25项，工程技术类课题总经费2092万元，以一作或通讯作者发表SCI检索期刊论文182篇，其中ESI高被引论文5篇，JCR一区论文119篇，获发明专利授权19项。
本学位点下设人机融合与智能决策、数据智能与金融科技和物联网与智慧供应链等三个主要研究方向：
人机融合与智能决策：主要研究大规模协作网络环境下人、机、环境系统之间感知、融合、协同、决策的理论、方法和技术，在群智服务社会化协作、群智感知服务自适应推荐、多准则决策与多准则群决策等前沿方向上形成了特色和优势。近5年主持国家级课题12项、省部级课题9项、横向课题12项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文75篇(其中ESI论文1篇，JCR一区论文56篇、CCF-A期刊类论文2篇)，获省级科研成果奖1项，出版专著3部，获发明专利授权6项。
数据智能与金融科技：主要运用数据挖掘等新一代人工智能技术，从海量数据中发掘有价值的规则和规律信息，实现数据智能对金融科技的赋能，在数据可视计算、网络投融资平台风险传染、量化策略因子优化、财务危机预测等前沿方向上形成了特色和优势。近5年主持国家级课题8项、省部级课题9项、横向课题3项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文52篇(其中ESI论文5篇，JCR一区论文33篇，CCF-A类期刊论文2篇)，获发明专利授权9项。
物联网与智慧供应链：主要研究基于物联网技术的智慧供应链建模与仿真、服务调度与优化、网络控制与安全等，目前在多传感器物联网系统、智慧供应链协同决策与仿真、供应链大数据分析、服务资源调度与优化等前沿学科领域形成了特色和优势。近5年主持国家级课题13项、省部级课题12项、横向课题10项，以一作或通讯作者发表SCI／SSCI检索期刊论文64篇(其中JCR一区论文37篇，CCF-B类期刊论文5篇)，获发明专利授权4项。
管理科学与工程一级学科硕士点
管理科学与工程学科成立于1987年，1999年入选校级重点建设学科，2009年和2013年两次被评为校级重点学科，2017年入选校一流A类学科，目前已被纳入学校“十四五”特色学科建设范围。
本学科拥有一支高水平、高职称、高学历的师资队伍。现有专任教师51人，其中教授12人，副教授26人，高级职称教师占比74.5%，博士48人，博士学位教师占比94%。本学科拥有教育部新世纪人才、浙江省151第一层次人才、浙江省151第二层次人才、浙江省万人计划人才、浙江省钱江人才计划、浙江省省级优秀教师各1人，浙江省高校中青年学科带头人、浙江省师德先进个人各2人。
本学科综合运用信息学、管理学、系统学、数学、行为科学及工程方法，利用人工智能、大数据、数据挖掘等新一代信息技术，研究和解决社会、经济、商务、政务等领域的管理问题，培养掌握多学科基础理论和知识，具备运用先进的管理思想和方法，借助计算机技术和数据科学方法对社会管理实践问题进行分析、决策和组织实施的复合型高级专业人才。
近5年（2017-2021），本学科教师承担国家级课题40项、省部级课题50项，以一作或通讯作者在《European Journal of Operational Research》、《Decision Support Systems》、《Information Sciences》、《Knowledge-based Systems》等国际知名期刊上发表SCI/SSCI检索论文200余篇（其中ESI高被引论文8篇，JCR一区149篇），获省部级奖项3项，产生了广泛的学术影响力。学院研究生获省新苗计划课题9项，以第一作者或通讯作者或导师一作、学生二作发表SCI/SSCI收录期刊论文87篇（JCR一区51篇，JCR二区19篇），获国家奖学金9人次，省优论文5篇，省优毕业生6人次，5名研究生获校研究生卓越之星称号，获校研究生创新论坛一等奖4人次、二等奖5人次、研究生优秀科研成果一等奖3人次和二等奖5人次，考取境外及985高校博士研究生21人次，考博率达42.8%。
本学科下设数据科学与智能决策、智慧供应链与复杂系统管理、商务智能与互联网金融、工业工程与智能制造技术管理等四个主要研究方向：
1. 数据科学与智能决策：主要研究数据建模、数据可视化分析、多媒体数据挖掘、群决策理论与方法、绩效评价方法、服务组合优化等。本方向在聚焦于新一代互联网环境下大规模、分布式数据的存储、检索、标注、分类、聚类和可视化研究，在时空多维和高维数据可视化分析、融合多媒质特征的视频数据挖掘、基于数据挖掘的计算机审计和政府绩效评价等前沿学科方向上形成了明显的特色和优势。
2. 智慧供应链与复杂系统管理：主要研究供应链建模与仿真、供应链组合优化算法、服务供应链管理、复杂网络演化博弈、不确定性可视分析等。本方向借助Agent建模、博弈理论、控制理论、可视化分析等方法和手段，在基于多Agent的复杂供应链协同决策与仿真、基于信息中介的多渠道供应链协调优化、复杂网络演化博弈、多通道不确定系统网络化预测、不确定性系统可视分析等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
3. 商务智能与互联网金融：主要研究用户行为分析、社会化商务、商务智能、互联网金融、信息安全等。本方向借助社交网络、网格计算、模糊决策、机器学习等方法和手段，在O2O渠道整合理论与方法、面向社会化商务的用户行为分析、社会计算环境下多策略融合的的个性化推荐方法、民间网贷平台运营分析、复合实物期权模拟与评价方法等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
4. 工业工程与智能制造技术管理：主要研究人、设备、物料、信息和环境等生产系统要素的建模、优化配置，以及针对工业生产制造过程进行系统规划与设计、评价与创新等。本方向依托大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术，借助运筹学、优化算法、模拟仿真技术等方法和手段，在不确定环境下资源受限项目多模态多目标优化调度、面向大规模协作的制造服务自组织协同发现与动态评价、群智制造环境下大规模知识图谱构建与可信服务组合优化等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
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