报告时间：2020 / 05 / 20（周三）
14:00-15:00
报告形式：腾讯会议、
滴滴B站直播间同步直播
报告嘉宾：朱宏图
报告主题：双边市场的理论、应用和挑战
报告摘要：在本文中，我们引入了一个通用的双边市场理论框架，并应用于网约车共享等业务。该框架结合了一些基本的统计方法，包括实验设计和因果推理，以及现代机器学习方法，如深度学习和强化学习。为了提升用户的体验和效率，我们开发快速有效的方法来应对网约车平台的五个主要挑战，从供需预测，供需诊断，基于MDP的策略优化，A-B测试，到用户生命周期管理。每个挑战都需要在方法上的突破和底层数据的建设，需要通过我们的分享来激发更多工业界和学术界的研究人员参与这项工作。根据我们针对政策优化挑战的初步结果，我们获得了2019年丹尼尔·瓦格纳（Daniel Wagner）运筹学实践卓越奖。本次演讲中提出的所有研究成果是滴滴出行研究人员小组和我们的国际合作者共同努力的结果。
个人简介：
朱宏图博士2018年加入滴滴出行担任首席统计学家，北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学终身教授，原为MD安德森癌症中心的诊断影像学Bao-Shan Jing讲席教授和生物统计学终身教授。现负责滴滴统计决策科学团队和特征挖掘团队，带领AI科学家、工程师们为滴滴出行平台提供创新解决方法。
2000年获得香港中文大学统计学博士学位。主要研究领域为统计学习、医疗图像处理、精准医疗、生物统计、人工智能和大数据分析。2011年当选美国统计学会和数理统计学会会士。2016年荣获德克萨斯州癌症预防与研究中心杰出研究奖。2020年因强化学习在网约车出行中的应用荣获Daniel Wagner杰出应用奖。在多个大型医疗研究项目中担任统计分析师，并提供实验设计、数据分析和新方法开发。现有高水平期刊论文250多篇，包括Nature，Nature Genetics，Nature Neuroscience，JAMA Psychiatry，PNAS，AOS以及JRSSB；高水平会议论文40篇，包括KDD，NIPS，ICDM，AAAI，MICCAI以及IPMI。担任多个国际顶级会议的区域主席，包括Information Processing in Medical Imaging。担任多个国际顶级期刊的编委，包括Statistica Sinica，JRSSB，Biometrics，Annals of Statistics和Journal of American Statistical Association。
