2024年6月至8月，“yl23411永利2024数智决策与管理全国博士生学术论坛”在线上和线下同时成功举办。
此次博士生学术论坛由yl23411永利、浙江大学数据分析和管理国际研究中心和长三角高校管理科学与工程学科发展协作网（暨协同创新与管理分会）联合主办。
本活动邀请到来自多伦多大学的胡明教授、香港科技大学的王静副教授、清华大学的易成副教授以及纽约大学的周正元助理教授等国际知名院校的专家学者共同开展合作，对领域内最新研究动向进行交流和分享，同时开展博士生工作论文交流论坛，共有十余位博士生与各位专家进行面对面交流，参加的同学们收益颇丰。
2024年6月17日上午，“yl23411永利2024数智决策与管理全国博士生学术论坛”正式开幕，开启先后共4场分论坛。开幕式由浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任、yl23411永利教授周伟华主持，yl23411永利副院长窦军生教授致开幕辞。
窦军生副院长代表yl23411永利对参与本次博士生论坛的嘉宾、学者和学生表示了热烈欢迎。窦院长说到随着数据驱动成为商业转型的核心，数字化转型和智能决策管理的重要性日益凸显。本活动旨在提供一个平台，让来自不同领域的青年人才分享研究成果，交流学术见解，并探讨如何利用大数据和商业分析推动企业和社会的进步。同时，窦院长鼓励大家积极参与讨论，挑战传统观念，促进跨学科合作。
浙江大学管理学院副院长窦军生教授致开幕词
接下来，周伟华教授对本次活动的举办初衷和详细日程进行了介绍。本活动分为四个分论坛，由4名专家分别进行主题讲座并指导博士生论文。周伟华教授在主持时说到数据驱动已成为商业转型的核心，企业的发展必须全面拥抱数字化转型，而智能决策管理作为一个前沿研究领域，拥有巨大的研究潜力和应用前景。周教授期待通过这次活动，学术大咖和青年学者能够实现面对面的交流，激发新的思考，增进对知识的理解，从而为参与者带来深远的影响。
浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任周伟华教授主持开幕式
开幕式结束后，活动进入专家主题讲座和青年学者汇报环节。本次博士生论坛面向校内校外、线上线下同步开展报名，最终共有线下87人、线上706人报名。其中专家主题讲座环节同时开展线上和线下课程，博士生分享环节仅在线下开展。在专家分享环节，本活动让线上和线下报名的师生共同参与和享受高质量的学术盛宴，实现同领域内专家学者近距离交流；同时，在博士生分享环节，为了保护青年学者的学术成果，选择以闭门会议的方式进行博士生工作论文分享。
让我们一起回顾下活动中各位专家的精彩分享。
1、分论坛1（6月18日）-胡明教授：Social Operations Management
胡教授深入探讨了运营管理（OM）与社会学的交叉领域，特别是如何将社会学视角融入OM问题与模型选择。胡教授指出，OM学科自2000年以来与其他学科的交叉融合，为决策制定提供了新的视角和研究场景。
胡教授强调了OM研究的偏好，包括对风格化模型的偏好，以及对问题的基本性、普遍性，以及技术挑战性的关注。他分享了个人经验，包括与不同合作者合作学习研究风格，以及通过阅读新闻或博客来了解行业问题。同时，胡教授将OM与社会学的交叉作为讲座的重点，探讨了社会互动如何影响企业的运营决策，以及运营决策如何影响集体社会行为的形成。他提出了几个关键的研究问题，如社会影响对企业策略的影响，资源共享对消费的影响，以及如何在企业社会责任下做出运营决策。在研究方法上，胡教授介绍了博弈论、排队理论、动态规划和机制设计等，并分享了他在SOM领域的具体研究案例。他通过建立模型来解释头部和长尾效应，团购问题，以及性别在公共设施设计中的考虑。
胡教授的讲座不仅为参与者提供了OM领域的深刻见解，也为未来的研究方向提供了宝贵的启示。与会者对胡教授的精彩演讲报以热烈的掌声，并期待他在未来继续分享研究成果。
胡明老师主题报告
胡明老师同博士生交流
2、分论坛2（7月22日）-王静教授：Analyzing User Behavior: Empirical Insights from Digital Platforms
王静教授首先介绍了她的研究兴趣和采用的方法。她的研究领域涵盖了评论平台、知识社区、众筹平台、零工经济平台、众包平台和社交媒体平台。她强调了选择平台研究的原因：一是数字平台迅速发展并不断演变，提供了丰富的研究机会；二是我们日常使用这些平台可以深入理解其潜在影响和机制；三是平台生成的大量数据为深度分析提供了丰富的资源，支持机制测试和异质性分析。平台研究在经济和管理方面具有重要影响，能为平台、企业和用户提供可操作的洞见。
随后，王静教授详细介绍了在信息系统（IS）领域进行实证研究的步骤。她通过分享三篇代表性研究，与在场的博士生和硕士生进行了深入讨论，并分享了文章背后的故事和她的研究经验。
王静老师主题讲座
王静老师分享主编经验和指导博士生工作论文
3、分论坛3（7月24日）-易成副教授：Establishing Causality: Research Studies Based on Experimental Methods
来自清华大学经济yl23411永利的易成副教授以“建立因果关系：基于实验方法的研究”为主题，为大家带来了精彩的报告。易成老师在信息系统领域拥有丰富的研究经验，其研究成果发表于包括《Information Systems Research》、《Management Science》《MIS Quarterly》在内的多个顶级期刊。在讲座中，易成老师详细介绍了实验方法的基本概念、过程以及有效性设计问题，并通过具体的研究实例进行了深入分析。首先，她强调了定义一个有效且有价值的问题对于实验研究至关重要，并通过一系列示例介绍了在实证研究中如何设计实验，如何通过引入异质性和机制检验，以及设计多重实验来丰富实验研究。易成老师的讲解深入浅出，极具亲和力，使与会者对实验方法在验证因果关系中的应用有了更深刻的理解。她的讲座不仅提供了宝贵的研究视角和方法论，也激发了学生们在基于实验方法的研究中的创新思维。此外，易成老师在基于实验方法的研究上继续延伸讲解，并且基于她自己的研究为同学们分享了论文写作和发表的经验。
易成老师主题报告
易成老师指导博士生论文
4、分论坛4（8月13-15日）-周正元助理教授：Learning to Make Predictions in Non-stochastic Environments
周正元教授介绍了离线学习中的经典设定以及相应的基于集中不等式的理论结果，并通过引入VC维以及对称技术对这些结果予以证明；随后，周正元教授对（对抗）在线学习进行了介绍。周正元教授指出，他将从两个框架出发对问题进行展开，分别是：专家学习框架以及在线凸优化框架，从这两个框架出发，我们可以独立地推导出指数权重算法，且其同时属于这两个框架。周正元教授首先对专家学习框架进行了分析，设计多项式权重算法解决该问题，并且给出了算法上界的理论推导。
接下来，周正元老师继续对专家学习框架进行了深入的讨论，并给出了在该框架中设计指数权重算法的原因，同时通过经典优化理论给出了指数权重的算法上界保证。在结束对专家学习框架的分析后，周正元老师向我们介绍了在线凸优化框架的基本问题和解决思路，即跟随领导者（在线梯度下降）或跟随正则化的领导者（在线正则化梯度下降）。周正元老师指出，在在线二次优化问题中，跟随领导者的方法即能得到很好的算法表现；然而在在线线性优化问题中，我们需要采用跟随正则化的领导者的算法。
最后，周正元老师对一般的在线凸优化问题进行了介绍。周老师引入了凸共轭的概念，通过线性化近似，利用在线镜像下降的方法设计算法，并给出其理论保证。周老师指出，在线正则化梯度下降/在线正则化镜像下降的算法，通过对正则项的合理选择（即，令正则项为信息论中的熵函数），我们即可得到指数权重算法，从而发现这两个框架的共同点。最后，周正元老师还将算法拓展到多臂老虎机问题上，并给出了简要分析。
周正元老师主题报告
周正元老师指导博士生论文
随着"yl23411永利2024数智决策与管理全国博士生学术论坛"的圆满落幕，参与者们满载而归，带着新知识、新视角和新启发。此次论坛不仅为青年学者们提供了一个资深专家深入交流的平台，更促进了跨学科合作，推动了数字化转型和智能决策管理的前沿研究。专家们的精彩分享和深入讨论，为博士生们提供了宝贵的学术指导和研究灵感，同时也为解决实际问题提供了新的视角和方法。
论坛的成功举办，标志着yl23411永利在推动学术创新和人才培养方面迈出了坚实的步伐。展望未来，我们期待更多的学术盛会能够继续举办，为青年学者提供展示才华的舞台，为社会的进步贡献智慧和力量。让我们共同期待下一次的学术盛宴，届时将有更多的思想碰撞和知识交流！
