應(yīng)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院的邀請(qǐng)，弗吉尼亞理工大學(xué)（Virginia Polytechnic Institute and State University）樊衛(wèi)國(guó)教授來偉德國(guó)際官網(wǎng)進(jìn)行交流訪問，并于2017年6月22日上午10點(diǎn)在主樓418會(huì)議室作了題為《Online Review Volume, Customer Agility and Product Performance: An Empirical Big Data Study in the Mobile App Industry》的學(xué)術(shù)報(bào)告。報(bào)告會(huì)由顏志軍教授主持，學(xué)院眾多師生參加了報(bào)告會(huì)。
在線評(píng)論在大數(shù)據(jù)時(shí)代無處不在，眾所周知，用戶的評(píng)論對(duì)手機(jī)移動(dòng)端的APP有很重要的意義，為各APP的開發(fā)者提供了大量的客戶需求。樊教授的研究通過分析APP Store的數(shù)據(jù)討論了用戶評(píng)論數(shù)量、產(chǎn)品性能和客戶敏捷性之間的關(guān)系，深入探討了APP開發(fā)者對(duì)客戶需求響應(yīng)的有效性。研究指出，大量評(píng)論中的需求是有價(jià)值的，用戶的評(píng)論數(shù)量與客戶敏捷性呈“U型”曲線關(guān)系，這種關(guān)系由開發(fā)商的兄弟產(chǎn)品數(shù)量和產(chǎn)品評(píng)級(jí)的差異導(dǎo)致。此外，由于對(duì)需求的有效響應(yīng)提高了客戶購買意愿和產(chǎn)品開發(fā)成本，客戶敏捷性與產(chǎn)品性能呈“倒U型”曲線關(guān)系。樊教授的研究對(duì)APP開發(fā)商不斷改進(jìn)其產(chǎn)品性能具有良好的借鑒意義。 會(huì)后，與會(huì)師生與樊衛(wèi)國(guó)教授展開了積極、充分的討論并進(jìn)行合影。
樊衛(wèi)國(guó)教授簡(jiǎn)介：
樊衛(wèi)國(guó)教授任Management Science(MS)，Management Information System Quarterly (MISQ)，IEEE Transactions on Evolutionary Computation (TEC)，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)，ACM Transactions on Information Systems (TOIS)等期刊審稿人。任IEEE Technical Committee on Digital Libraries成員，任MISQ, Information and Management, Journal of Database Management編委會(huì)成員, 任近20個(gè)國(guó)際會(huì)議評(píng)審委員。 近年來，樊衛(wèi)國(guó)教授一直在美國(guó)弗吉尼亞理工大學(xué)致力于社會(huì)計(jì)算、大數(shù)據(jù)及文本挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)的研究與開發(fā)，社交媒體數(shù)據(jù)分析及用戶行為，智慧健康等問題的研究，并取得了豐碩且具有創(chuàng)新性和影響力的成果。其研究成果已應(yīng)用到金融、營(yíng)銷、眾包、運(yùn)營(yíng)管理、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息管理以及智慧健康等重要領(lǐng)域。 樊教授的主要的成果有：（1）將文本挖掘與分析技術(shù)應(yīng)用到社交媒體與用戶產(chǎn)生的內(nèi)容進(jìn)行產(chǎn)品缺陷的識(shí)別與質(zhì)量監(jiān)控。該研究被美國(guó)紐約時(shí)報(bào)強(qiáng)力報(bào)道，現(xiàn)正在商業(yè)化。（2）首次將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用到美國(guó)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表欺詐舞弊風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，該技術(shù)有非常高的商業(yè)前景，已經(jīng)商業(yè)化。（3）全球第一個(gè)致力于社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)行為的實(shí)證研究。（4）首次在信息管理領(lǐng)域利用文本挖掘技術(shù)自動(dòng)對(duì)網(wǎng)上論壇用戶的討論有用性進(jìn)行打分。（5）較早研究用戶在網(wǎng)上知識(shí)社區(qū)里的信息共享行為及信息傳播特征。（6）全球首次將遺傳規(guī)劃應(yīng)用到搜索引擎排序函數(shù)的優(yōu)化，并成功將該技術(shù)拓展應(yīng)用到圖像檢索與查找領(lǐng)域。（7）首次提出研究學(xué)者合作能力指數(shù)C-index，能準(zhǔn)確的對(duì)學(xué)者的合作能力進(jìn)行測(cè)量，定位。（8）利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)做癌癥檢測(cè)智能診斷系統(tǒng)，腦癌檢測(cè)已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。 樊衛(wèi)國(guó)教授發(fā)表論文170余篇，其中有國(guó)際影響力的期刊論文60余篇。近五年谷歌學(xué)者引用次數(shù)超過2108次，H-index = 39。全球谷歌學(xué)者引用排名商務(wù)數(shù)據(jù)分析第14，商務(wù)智能排名第8，文本挖掘排名第44，社會(huì)計(jì)算第50。
