复旦大学博士生学术论坛之管理学篇获奖论文回顾(管理科学,市场营销,统计,信息管理)

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“复旦大学博士生学术论坛”是复旦大学研究生的精品学生学术活动。自首届开办以来,无论在学术影响力上还是活动推广力上,都与日俱增。管理学院“博士生学术论坛”分论坛,作为复旦大学博士生学术论坛的主力论坛,每年秉承复旦大学以及复旦大学管理学院一贯的学术宗旨,在提供一个高质量的学术交流平台、力求提高复旦大学管理学院研究生整理研究水平的基础上,近年来不断吸引了校内外、国内外等各知名高校的管理学博士的积极参与,在组织规模上日益壮大。

本期我们对本次论坛中企业管理科学、市场营销、统计和信息管理方向的获奖论文进行回顾,以飨读者。

管理科学方向获奖论文
基于系统仿真的随机服务系统评价及服务台配置研究
四川大学商学院服务管理研究所 杨建超 陈锋
四川大学华西医院 马洪升
摘要:随机服务系统中的服务台数量配置与优化,以及随机服务系统在服务台数量变动下系统不同绩效指标的对比研究,是国内外研究的焦点和热点问题。本文选择我国大型公立三级甲等综合性医院H医院泌尿外科为研究实证对象,运用排队理论和计算机仿真方法,对该科室开展日间手术前后,两个随机服务系统在服务人数、床位平均利用率和平均等待病床人数等指标进行对比分析。在此基础上,以系统平均等待人数最少,手术室产能为约束条件,得到5:132的日间手术床位与择期手术床位的配置优化策略。该研究为我国大型公立三级甲等综合性医院大力发展日间手术服务模式,提供一定的理论支持和实践指导
关键词:日间手术;床位资源分配;排队理论;计算机仿真

在线社交网络谣言传播模型研究——以新浪微博为例
中国科学院大学管理学院 贝晓强
厦门大学管理学院 计国君
摘要:本文分析了在线社交网络中信息传播的节点差异和传播特点,结合具体节点差异研究了基于节点度差异的传播节点衰退机制和节点谣言接受概率加强机制,在充分考虑正向社会加强效应和负向加强效应基础上,建立了存在辟谣节点的谣言传播模型;结合具体传播模型在微博实际用户数据构建的网络中进行谣言传播仿真实验,结论表明谣言传染率、传播者退化概率和社会加强因子对谣言传播有着重要影响;辟谣信息接受概率、辟谣者的引入时间、引入辟谣者的度对于辟谣效果有显著影响。同时本文在实际微博网络数据中进行仿真实验,并与2011年抢盐风波的微博统计进行对比,发现模型可以较好拟合实际情况。最后依据仿真实验结论,对政府部门和微博运营商提出了应对谣言和危机信息的合理化建议。
关键词:在线社交网络;谣言传播模型;复杂网络;多主体仿真

市场营销方向获奖论文
Consumer Observational Learning Mode:A Study from the Perspective of Psychological Distance
复旦大学管理学院 古晨妍 张喆
Abstract:With the development of Internet and the rising popularity of online shopping, consumers’ purchase decisions are increasingly influenced by others’ actions, or observational learning. Then, whether consumer observational learning mode is the same in different situations? This paper distinguishes the adequate and inadequate observational learning modes in theory and use five studies to investigate these two modes from the viewpoint of psychological distance. The results show that the adequate observational learning is more likely to happen when the psychological distance between the consumers and the products is relatively close. While when psychological distance is far, inadequate observational learning is more likely to happen.
Keywords: observational learning,psychological distance,construal level,online shopping

统计方向获奖论文
Discriminant Analysis on High Dimensional Copula Model
复旦大学管理学院 何勇 张新生
华东师范大学 王平平
Abstract: In this paper we consider linear discriminant analysis for the high dimensional copula model. In contrast to the existing method proposed by Liu et al. (2013) which is based on the connection between ROAD (Fan et al. 2012) and Lasso, we introduce a simple and efficient classifier by estimating the product Ωδ directly through constrained l1 minimization. The estimator we proposed can be implemented efficiently by using linear programming. In the case where Ωδ is not sparse, we sparsify the proposed linear discriminant classifier by rotation. The basic idea is to use the principal components of the estimated covariance matrix and its variants to rotate the data first and then apply an existing high dimensional classifier. Simulation result shows that the proposed CODA-LPD method performs better than existing method in the sparse case and the rotation procedure performs pretty well in the non-sparse case. The effectiveness of the proposed method is also demonstrated by a gene expression real data example and the improvements of our method over some popular high dimensional classification rules are clearly shown.
Keywords: Classification; Copula Model; Linear Programming; Rotation

信息管理与信息系统方向获奖论文
基于数据挖掘的中国股吧数据研究与应用
复旦大学管理学院 石凡
摘要:随着牛市的到来,对于股市的研究成为一个热点,而股价的波动的影响因素之一就是股民的情绪,股吧的帖子能很好的反映股民的情绪,对股吧的海量文本进行数据挖掘可以发现有价值的股市相关规律。
股吧的发言者除了正常的股民,还有一类是庄托,这类人会有意发一些干扰贴来混淆视听,利用朴素贝叶斯的分类方法可以区分出正常贴和庄托帖,对识别出的庄托帖同时出现的个股吧利用Apriori算法进行关联分析,可以挖掘出有很强联系的关联个股,结合这些个股股价等数据信息和金融学相关方法对关联个股进行相关分析,可以发现股市相关的部分规律。
关键词:朴素贝叶斯;关联分析;关联个股;庄托

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