中央财经大学人工智能团队长期从事大数据以及人工智能的理论及应用研究，学科领域主要涉及计算机科学和管理信息系统，计算机领域偏重于理论研究，管理信息系统领域偏重于应用研究。该团队近几年取得一大批高水平的研究成果，特别是在《中国科学》、《Pattern Recognition》、《Decision Support Systems》、《Expert System and Applications》、《IEEE Transactions on Cybernetics》等AAA类期刊上以第一作者身份发表论文10余篇。信息学院将在大数据以及人工智能的理论及应用方面开展更为深入的研究，并将积极致力于研究成果转化，为我校财经类学科的发展提供强有力的技术支撑。

附：中央财经大学人工智能团队2018年以来发表的顶级期刊论文情况

高胜副教授、朱建明教授在《中国科学》上发表《APRS: a privacy-preserving location-aware recommender system based on differentially private histogram》。该论文针对位置感知推荐系统中隐私泄露问题，基于差分隐私技术提出了一种新的内置客户端的隐私保护方案，通过理论分析和实际数据实验证明了该方案既能增强用户隐私保护，又能保证在不降低推荐精度的情况下提高系统推荐效率。

李海峰副教授、章宁教授在《Expert System and Applications》上发表《Probabilistic frequent itemset mining over uncertain data streams》。该论文研究了在不确定性数据流上挖掘概率频繁项集的问题，设计了一种内存索引PFIT来保存数据大纲，用来保证实时的输出结果；同时提出了一种深度优先的算法PFIMoS，自上而下的构建PFIT。《Expert System and Applications》的影响因子为3.768，JCR中工程技术学科在Q1区。

王友卫副教授在《Expert System and Applications》上发表《Hybrid feature selection using component co-occurrence based feature relevance measurement》。该论文设计了一种新的混合式特征选择方法，通过分析现有特征相关性评价标准存在的量化困难、结果不稳定等问题，提出基于元素共现的特征相关性评价方法，实验验证了该方法在多个应用场景中的有效性。

王熙博士在《Decision Support Systems》上发表《Mining user-generated content in an online smoking cessation community to identify smoking status: A machine learning approach》。该论文基于文本挖掘的方法，在在线戒烟论坛中自动辨别用户生成内容中关于戒烟阶段内容的阐述，研究结果可以用于信息推荐和决策支持。《Decision Support Systems》的影响因子为3.57，JCR中计算机科学、信息系统、运营&管理科学在Q1区。

白璐副教授、崔丽欣副教授在《Neurocomputing》上发表《Deep Depth-based Representations of Graphs through Deep Learning Networks》。该论文提出了一种新的计算图结构深度表示特征的框架，将图复杂性度量和深度学习网络的思想进行了结合，在理论上证明了该方法可以通过深度学习网络有效获取所有图结构的主要关系，相关实验也证明了算法的有效性。《Neurocomputing》的影响因子为3.241，JCR中计算机科学在Q1区。

万瑾琳博士在《Information & Management》上发表《How attachment influences users’ willingness to donate to content creator in social media: A socio-technical systems perspective》。该论文主要研究社交媒体环境中一种新涌现出来的用户行为——打赏，基于社会-技术系统理论和依恋理论，探究用户打赏的决策机制及内在动机。《Information & Management》的影响因子为3.89，JCR中信息科学、管理学在Q1区。

汤健博士在《Computers in Human Behavior》上发表《The impact of atmospheric cues on consumers’ approach and avoidance behavioral intentions in social commerce websites》。该论文主要在社会化商务背景下，从人机交互视角，基于刺激-机体-反应框架及示能性理论，探讨气氛因子对用户感知示能性及行为趋向性的影响。《Computers in Human Behavior》的影响因子为3.54，JCR中心理学/多学科、实验心理学在Q1区。