关于2020年度教育部高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）自然科学奖提名的公示

自然科学奖公示内容

项目名称

复杂网络下决策知识的抽取、发现与演绎

提名单位

西南财经大学

项目简介

在复杂网络环境下对决策知识进行抽取、发现和演绎是大数据时代决策科学亟待解决的核心问题。本项目以决策知识为研究对象，构建稀疏决策矩阵的信息抽取与度量方法，进而探索决策网络中知识的融合和智能建模方法，在应用场景中研究数据信息表征和决策演绎机理，取得了一系列原创性的成果，建立了系统的理论与方法体系。

项目成果融合了多目标决策及数据挖掘、观点动力学与复杂网络分析等方法，研究决策知识的本质特征及发现演绎过程，构建复杂网络中知识度量、发现与演绎的理论框架，推动了信息化和智能化决策理论与方法的完善和应用。项目的主要创新性成果包括：

一、复杂网络下决策数据的信息抽取和度量方法，形成了决策比较矩阵的知识度量理论，包括：发现了大规模稀疏决策矩阵的几何性质，解决了信息缺失环境下的高效排序决策问题；构建了缺失信息的处理和导出向量推理等知识发现过程的度量体系；提出了基于联通路径的稀疏矩阵最优一致性偏好值预测方法。

二、决策网络中知识发现的智能建模与学习方法，拓展了复杂网络中决策知识发现的方法体系，包括：提出了基于异构信息的群体决策偏差度计算以达成共识条件选择最优决策方案；设计了不确定环境下多属性决策过程中知识的发现与评价方法；构建了社会网络下决策知识动态演化的表征方法，提出了专家互动行为建模新方法。

三、决策情景下的决策知识演绎规律，拓宽了复杂情境下决策知识的演绎与应用，包括：发现了信息抽取和非线性流形度量的金融时序数据决策信息动态演绎，提出信息度量的流形学习算法；明确了信息技术能力在的企业绩效决策和商业价值进化中的演绎机理；总结了不同角度的社交网络中消费者偏好驱动的购买决策机理。

项目执行期间，第一完成人入选长江学者特聘教授和国家杰出青年基金，另有一位完成人入选长江学者特聘教授、国家杰出青年基金和国家万人计划，一位完成人入选国家百千万人才工程。5篇代表性论著共被他引589 次，论著 1和 5被美国ESI 列为领域学科前百分之一的高引用论文。代表性论著不仅受到美国工程院 Saaty 院士，英国皇家工程院Savic院士，西班牙皇家工程院Herrera院士、俄罗斯工程院Zavadskas院士、中国工程院杨善林院士、陈晓红院士、第三世界科学院汪寿阳院士等学界大家的高度评价和引用，还受到谷歌Deepmind、荷兰航空航天中心和美国纽约智能感知实验室等人工智能业界大咖的引用和关注。在引用中，专家们指出我们对缺失信息环境中的知识获取研究被认为是人工智能前沿领域的重要进展，建立的决策比较矩阵研究的理论与方法体系是多目标决策领域的重要成果。专家们还在引用中评价我们提出的排序方法并被认为是领域排序引领性工作之一，在群体决策中的引导力研究对于理解不同个体之间相互作用的演化机制及群体的决策和行为起着非常重要的作用，这些所提出的体系、评论的方法和结论等成果为后人的研究奠定了坚实的基础。

主要完成人情况

寇纲，排名：1，技术职称：正高级，工作单位：西南财经大学；完成单位：西南财经大学，贡献：在该申报项目的科学发现点一、二和三中做出了主要贡献，具体见代表论著1、2、3、4、5。

晁祥瑞，排名2，技术职称：副高级，工作单位：四川大学；完成单位：电子科技大学，贡献：对本项目的科学发现一做出了主要贡献，具体见代表论著3。

李光旭，排名3，技术职称：中级，工作单位：电子科技大学；完成单位：电子科技大学，贡献：对本项目的科学发现二做出了主要贡献，具体见代表论著1。

尔古打击，排名4，技术职称：正高级，工作单位：西南民族大学；完成单位：西南民族大学，贡献：对本项目的科学发现一做出了主要贡献，具体见代表论著5。

陈扬，排名5，技术职称：正高级，工作单位：西南财经大学；完成单位：西南财经大学，贡献：对本项目的科学发现三做出了主要贡献，具体见代表论著2，4，5。

赵奕奕，排名6，技术职称：副高级，工作单位：西南财经大学；完成单位：西南财经大学，贡献：对本项目的科学发现二做出了主要贡献，具体见代表论著4。

李铁，排名7，技术职称：中高级，工作单位：电子科技大学；完成单位：电子科技大学，贡献：对本项目的科学发现一做出了主要贡献，具体见代表论著3。

彭怡，排名8，技术职称：正高级，工作单位：电子科技大学；完成单位：电子科技大学，贡献：对本项目的科学发现一和二做出了主要贡献，具体见代表论著1，3，4。

林昌盛，排名9，技术职称：副高级，工作单位：长江师范学院；完成单位：长江师范学院，贡献：对本项目的科学发现一做出了主要贡献，具体见代表论著5。

主要完成单位

西南财经大学、西南民族大学、电子科技大学、长江师范学院