2018年5月19日~20日，由大数据与商务分析研究会主办、东北财经大学管理科学与工程学院承办的“2018年大数据与商务分析研究会第三届学术年会”在大连举行。我院电子商务系教师、商务智能研究中心主任李伟副教授参加此次年会。

该年会由9个大会报告和7个分论坛构成，主要围绕大数据驱动的管理决策、商务大数据分析、实时大数据处理、大数据与社交媒体以及大数据行业应用等主题展开讨论。

在大会报告期间，哈尔滨工业大学的李一军教授汇报了“中国数据调研的现状与分析”，李一军教授指出，大数据属于“薄”数据，适用于相关性分析，而面板数据属于“厚”数据，适用于因果性分析，而今后研究工作的一个重大挑战就是怎样利用互联网和富媒体，使“薄”、 “厚”数据相互融合，将“薄”的大数据变为“厚”的面板数据。

复旦大学黄丽华教授讲述了“大数据环境下管理模式的新演化”，黄丽华教授向与会人员分享了在“智云大网平链”时代（即人工智能、云计算、大数据、物联网、互联网服务平台以及区块链），学界研究范式以及业界商业模式的创新，并进一步分析了大数据时代IT技术的演化特征。

上海宝朔科技的徐宋奕副总裁向与会人员作了题为“金融科技与产业融合”的主题报告，讲述了大数据技术在金融领域及其相关产业的应用。

与会期间，李伟老师与大数据与商务分析研究会理事长、哈尔滨工业大学叶强教授进行了深入的沟通，叶强教授邀请李伟老师于暑期到哈尔滨工业大学继续交流学习。

在分论坛期间，李伟老师着重听取相关人员利用大数据改进现有推荐算法的研究报告。近些年，大数据成为学界与业界的热点，而推荐算法是电子商务的重要应用，因此，商学院电子商务系重点关注大数据技术及其在电商推荐中的应用。现有推荐算法的基础是结构化数据所构成的数据集，然而，随着互联网技术的发展，以文本、图片、视频以及音频等为代表的非结构化数据日益普遍，因此，对这些非结构化数据进行采集和分析，从而构建用户画像，定位用户偏好，进而对用户作出精准推荐，已经成为学界和业界的共同目标。李伟老师也就非结构化数据的稀疏性以及推荐算法的冷启动问题和与会人员进行了较为深入的探讨，深感商学院电子商务系仍需进一步加强在大数据领域的相关研究工作。

此次会议对商学院电商系今后的科研以及教学工作都有很大启发。首先，在科研方面，电商系有必要更加深入地关注大数据技术。当前，电商系正在研究基于文本数据的电子商务推荐算法，今后可继续关注基于图片数据、视频数据、音频数据以及实时定位数据的推荐。其次，在教学方面，电商系的课程设置与国内高水平院校相比，技术类的课程相对较少，而大数据领域的相关课程，包括数据挖掘、人工智能等，则更加欠缺，因此，有必要在今后的教学工作当中加以补充。