應管理與經(jīng)濟學院的邀請，弗吉尼亞理工大學（Virginia Polytechnic Institute and State University）樊衛(wèi)國教授來偉德國際官網(wǎng)進行交流訪問，并于2017年6月22日上午10點在主樓418會議室作了題為《Online Review Volume, Customer Agility and Product Performance: An Empirical Big Data Study in the Mobile App Industry》的學術(shù)報告。報告會由顏志軍教授主持，學院眾多師生參加了報告會。
在線評論在大數(shù)據(jù)時代無處不在，眾所周知，用戶的評論對手機移動端的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)者對客戶需求響應的有效性。研究指出，大量評論中的需求是有價值的，用戶的評論數(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)品評級的差異導致。此外，由于對需求的有效響應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APP開發(fā)商不斷改進其產(chǎn)品性能具有良好的借鑒意義。 會后，與會師生與樊衛(wèi)國教授展開了積極、充分的討論并進行合影。
樊衛(wèi)國教授簡介：
樊衛(wèi)國教授任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編委會成員, 任近20個國際會議評審委員。 近年來，樊衛(wèi)國教授一直在美國弗吉尼亞理工大學致力于社會計算、大數(shù)據(jù)及文本挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應用，商務智能與大數(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。其研究成果已應用到金融、營銷、眾包、運營管理、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)應用到社交媒體與用戶產(chǎn)生的內(nèi)容進行產(chǎn)品缺陷的識別與質(zhì)量監(jiān)控。該研究被美國紐約時報強力報道，現(xiàn)正在商業(yè)化。（2）首次將文本挖掘技術(shù)應用到美國上市公司財務報表欺詐舞弊風險的預測，該技術(shù)有非常高的商業(yè)前景，已經(jīng)商業(yè)化。（3）全球第一個致力于社交網(wǎng)絡服務公司戰(zhàn)略競爭行為的實證研究。（4）首次在信息管理領(lǐng)域利用文本挖掘技術(shù)自動對網(wǎng)上論壇用戶的討論有用性進行打分。（5）較早研究用戶在網(wǎng)上知識社區(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)拓展應用到圖像檢索與查找領(lǐng)域。（7）首次提出研究學者合作能力指數(shù)C-index，能準確的對學者的合作能力進行測量，定位。（8）利用深度學習技術(shù)做癌癥檢測智能診斷系統(tǒng)，腦癌檢測已達到國際先進水平。 樊衛(wèi)國教授發(fā)表論文170余篇，其中有國際影響力的期刊論文60余篇。近五年谷歌學者引用次數(shù)超過2108次，H-index = 39。全球谷歌學者引用排名商務數(shù)據(jù)分析第14，商務智能排名第8，文本挖掘排名第44，社會計算第50。
