研究团队共有5人，含国家优青1名、天津杰青1名，具有天津大学、中科大、香港城市大学、亚利桑那大学、复旦大学的名校深造和工作经验。与国内外领先互联网企业和金融机构具有合作关系。团队作为骨干参与了”互联网金融“相关国家重大研究项目，支撑了天津社科重点实验室等重要机构建设，与五道口金融学院等定期开展研讨。

       团队成员：张兮：http://come.tju.edu.cn/jxsz/xysz/Z/201501/t20150128_251847.htm

                              杨斯博：http://come.tju.edu.cn/jxsz/xysz/Y/201301/t20130112_169545.htm

                              赵洪科：http://come.tju.edu.cn/jxsz/xysz/Z/201812/t20181210_310796.htm

                              王鹏：http://come.tju.edu.cn/jxsz/xysz/W/201908/t20190817_314328.htm

                              陈真：http://come.tju.edu.cn/jxsz/xysz/C/201910/t20191029_315181.htm

       研究团队立足“智能行为学与智慧金融”发展需求，依托围绕国家重点研发计划项目等多项课题研究，包括国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金优青项目、国家自然科学基金面上项目、天津市杰出青年科学基金以及其他科研项目。

       团队获批项目列表：

       团队研究方向注重“实践性”和“前沿性”，与多个高校、企业和金融机构等开展研究合作，强调交叉学科和前沿技术的知识融合，注重培养学生的研究能力、创新能力和实践能力。

       团队有以下三个特色研究方向：

       智能人才管理：如今大数据和智能技术已融入到人才管理流程中，为企业人才管理服务创造新的商业价值。但同时，智能人才管理也在引领AI技术赋能组织管理变革的前沿。本团队与百度等企业合作进行智能人才管理研究工作，包括：精准引才、智能招聘公平性、高潜力员工识别与发展、离职预测、面向人才管理的智能系统优化与迭代等。

       智慧营销：人工智能技术的兴在更精准的掌握用户群体、用户喜好、用户反馈等过程中起到了非常大的作用。然而在此过程中也出现了一些不良现象，比如网络霸凌，网络谣言，刷单、刷榜行为。基于此与人民网等企业合作提出网络公平治理相关的研究内容，包括使用机器学习方法识别刷榜与网络霸凌行为，进而探究其后续的影响效果。

       智慧金融：围绕“BFI（3+4+2）”体系开展研究工作，具体包括三种研究场景：商务智能、金融科技、创新创业，四类研究问题：推荐系统、序列分析、行为理解和客户管理，采用两种研究范式：领域知识指导AI算法设计、数据驱动理论分析。与国内外多所知名高校和科技企业（例如百度、网易）建立密切的科研合作关系。

获奖情况：

1.团队获得大数据世界杯之称的“国际知识发现和数据挖掘竞赛”（KDD-CUP，Knowledge Discovery and Data Mining）全球季军奖，2019（该竞赛每年吸引全球大量一流高校、科研院所和领先科技公司、智慧金融企业参与）

2.中国智库索引CTTI年度优秀成果奖，2020

3.中国智库索引CTTI年度精品成果奖（最高等级），2019

4.中国智库索引CTTI年度优秀成果奖，2018

5.中国管理学青年奖，2016

6.“天津市第十五届社会科学优秀成果”一等奖，2018

7.“天津市第十四届社会科学优秀成果”一等奖，2016

8.十四届天津青年科技奖，2017

9.中国人工智能学会（CAAI）优秀博士学位论文提名奖，2019

论著：

智能行为学相关论著：

1.Zhou, Z., Fang, Y., Vogel, D., Jin, X., & Zhang, X. (2012). Attracted to or Locked in? Predicting Continuance Intention in Social Virtual World Services. Journal of Management Information Systems. 29, 267-300. (FT-50, ABS4)

2.Yuqing Zhao, Xi Zhang*,Jingyi Wang,KaihuaZhang, PatriciaOrdonez de Pablos(2020) "Effect of Mobile Social Media on Knowledge Sharing: The Perspective of Ambient Awareness", Journal of Knowledge Management (知识管理顶刊,SSCI)

3.Xi Zhang; Jiaxin Tang; XinWei*; Minghui Yi; Patricia Ordóñez; (2020) “How does Mobile Social Media affectKnowledge Sharing under the “Guanxi” System?”, Journal of KnowledgeManagement(知识管理顶刊,SSCI)

4.Xin Wei, Wei He, Xi Zhang,Chuang Zhao, Hongke Zhao (2020) “A Machine Learning Method for MeasuringInformation Disclosure in Sharing Economy Platforms”, International Conference onInformation Systems (ICIS)

5.Xi Zhang, Shuling Zhou, Yao Yu, Yihang Cheng, Patricia Ordóñez de Pablos, Miltiadis D. Lytras, (2019) “How to Change Students' Attitude about Corporate Social Responsibility via APPs: An Integrated Perspective of Elaboration Likelihood Model and Social Media Capabilities” Studies in Higher Education(管理教育顶刊, ABS3)

6.Xi Zhang, Yuqing Zhao, Xinlin Tang, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Developing Fairness Rules for Talent Intelligence Management System（HICSS-53）

7.Xi Zhang, Keran Duan, Hongke Zhao, Yuqing Zhao, Xuyan Wang, Patricia Ordenaz de Pablos (2019) "Can Cooperation Drive the Success of Suppliers in B2B Crowdsourcing Innovation Projects? A Large Scale Data Perspective",Industrial Marketing Management .(ABS3)

8.Chao Wang, Hengshu Zhu, Chen Zhu, Xi Zhang, Enhong Chen, Hui Xiong “Course Recommendations for Enhancing Talent Online Learning: A Career Development Perspective”,TheWebConf2020(WWW, CCF-A顶会)

9.Yongqiang Sun, Xiaoliang Shen*,Nan Wang, Xi Zhang, (2019) ”Bias Effects, Synergistic Effects, and Information Contingency Effects: Developing and Testing an Extended Information Adoption Model in Social Q&A”, JASIST(ABS3)

10.Xi Zhang, Xianhai Wang, Hongke Zhao, Patricia Ordenaz de Pablos, Yongqiang Sun, Hui Xiong (2019) "Are Altmetrics indices more effective for high levels of publications? An Altmetrics analysis and bibliometrics analysis of artificial intelligence publications in different ranking categories", Scientometrics(科学计量顶刊)

11.Huayu Li, Yong Ge, Hengshu Zhu, Hui Xiong and Hongke Zhao, Prospecting the Career Development of Talents: A Survival Analysis Perspective, In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’17), Halifax, Nova Scotia, Canada, 2017, 917-925. (CCF A 类会议，接收率：132/748 = 17.6%)

智慧金融相关论著：

12.Hongke Zhao, Binbin Jin, Qi Liu, Yong Ge, Enhong Chen*, Xi Zhang, Tong Xu, (2019) "Voice of Charity: Prospecting the Donation Recurrence and Donor Retention in Crowdfunding", IEEE TKDE (数据挖掘顶刊，A级)

13.赵洪科,吴李康,李徵,张兮,刘淇,陈恩红. 基于深度神经网络结构的互联网金融市场动态预测. 计算机研究与发展. 2019, 56 (8): 1621-1631

14.Qi Liu, Shiwei Tong, Chuanren Liu, Hongke Zhao, Enhong Chen, Haiping Ma and Shijin Wang, Exploiting Cognitive Structure for Adaptive Learning, In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'19), Anchorage, AK, USA, 2019, 627-635. (CCF A 类会议，接收率：170/1200 = 14%)

15.Zhi Li, Hongke Zhao, Zhenya Huang, Qi Liu, Tao Mei, Enhong Chen, Learning from History and Present: Next-item Recommendation via Discriminatively Exploiting User Behaviors, In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’18), London, United Kingdom, 2018, 1734-1743. (CCF A 类会议，接收率： 181/983 = 18.4%)

16.Hongke Zhao, Hefu Zhang, Yong Ge, Qi Liu, Enhong Chen, Huayu Li and Le Wu, Tracking the Dynamics in Crowdfunding, In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’17), Halifax, Nova Scotia, Canada, 2017, 625-634. (CCF A 类会议, 接收率：132/748 = 17.6%)

17.Hongke Zhao, Qi Liu, Guifeng Wang, Yong Ge, Enhong Chen, Portfolio Selections in P2P Lending: A Multi-objective Perspective, In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’16), San Francisco, CA, USA, 2016, 2075-2084. (CCF A 类会议, 接收率：142/784 = 18%)

培养目标：

1、致力于培养具有家国情怀、全球视野、创新精神和实践能力的卓越专业人才。

2、坚实掌握经济管理知识和信息技术与数据科学的专业知识，具备全面信息管理能力，能够综合运用信息技术和信息化思维解决管理金融创新问题的能力。

3、具备良好的沟通及团队合作精神、严谨细致的科研精神、综合的学习与分析能力和创新性思维能力的人才。

活动花絮：

  团队学生参加2019年PACIS DC                    

                                                      团队学生参加国际会议交流

                                                               团队教师进行学术交流

团队教师主持青年学术周暨研究生报告会

                                                                         团队学生开展学术研讨

        团队与多所世界知名高校建立长期的科研合作和博士生联合培养，包括美国罗格斯-新泽西州立大学、亚利桑那大学、澳大利亚昆士兰大学等。部分研究生和本科生进入世界知名院校深造，例如哈佛大学、罗切斯特大学商学院、中科院、浙大等。与百度、人民网、苏宁金融、360等知名企业合作，可为学生推荐科研导向的企业实习研究项目。

       团队教师有着丰富的海外交流、合作渠道。团队教师多次出访美国、德国、意大利、加拿大等国家的著名大学和研究机构并进行研究交流，定期参加研究相关国际学术会议，与多个国外研究机构建立了广泛合作基础。

团队接收外校优秀推荐免试硕士研究生（金融专硕、管科学硕、新媒体学硕），直博生或招考博士生（管科学术博士、工程博士）

团队实验室地址：天津大学卫津路校区25号楼A座819，欢迎现场参观、咨询和交流。

团队联系邮箱：jackyzhang@tju.edu.cn; zx819zhaosheng@163.com (为确保及时回复，请同时联系两个邮箱，招生邮箱有专人维护)

进入我们团队你可以得到：

1.国际化培养和进一步深造机会（全球科研合作网络）

2.一流互联网和金融业界实习就业机会（顶刊顶会、顶级竞赛、科研实习）

我们可以提供：

1.充足的生活补贴和培养经费

2.舒适现代的实验室和工位

3.国际化的研究培养

我们需要的学生基础：

1.基础知识：对智能经济前沿问题的兴趣，优秀的学习能力，优良的数学、英语、计算机基础

2.专业知识（两种技能二选一，二者兼具尤佳）：

                  （1）：行为学与统计计量知识：熟悉基本行为学和经济计量理论和建模，会运用1种以上行为学和统计计量软件，参与过相关产业（管理、经济、金融）研究项目经验者尤佳。

                  （2）：大数据、人工智能知识：熟悉人工智能、机器学习基础知识和算法，至少会熟练使用一种编程语言进行机器学习算法建模，参与过大数据、人工智能、数学建模竞赛，以及算法编程项目经验者尤佳。

       团队毕业生包含继续攻读深造和业界两类。继续深造的高校包括哈佛大学、罗切斯特大学、罗格斯大学商学院、新加坡国立大学、清华、北大、天津大学等。业界去向包括：金融监管部门、创投基金、以及BAT、京东、顺丰、德勤等领先科技公司的产品研发、金融岗位等。