毕建武
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资料介绍
个人简历
【教育背景】2015年9月—2019年7月东北大学工商管理学院,管理学博士2017年9月—2018年9月新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院,联合培养博士研究生2012年9月—2015年1月辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,工学硕士2008年9月—2012年7月辽宁工程技术大学工商管理学院,管理学学士【工作经历】2019年08月——南开大学旅游与服务学院,博士后【主要科研项目】主持国家级项目2项,省部级项目3项,校级项目2项,具体如下:1. 国家自然科学基金委员会,青年项目, 72101124,概念漂移下基于多源异构数据的旅游需求迁移集成预测方法研究,2022-01至2024-12,在研,项目负责人2. 全国哲学社会科学工作办公室,国家社科基金优秀博士论文出版项目,基于在线评论情感分析的服务属性分类及服务要素配置方法研究,2021-10至2022-10,在研,项目负责人3. 教育部人文社科司,青年项目,20YJC630002,基于在线评论/评价的大众消费产品竞争态势分析及改进方法研究,2020-01至2023-12,在研,项目负责人4. 博士后管委会,博士后特别资助项目,2020T130318,在线评论驱动下基于竞争情形的产品改进方法研究,2020-01至2022-08, 在研,项目负责人5. 博士后管委会,博士后面上项目,2019M661000,基于在线评论/评价的酒店服务改进方法研究,2020-01至2022-08, 在研,项目负责人6. 南开大学文科发展基金科学研究类项目,ZX20210067,竞争视角下基于在线评论挖掘的旅游产品改进方法研究,2021-04至2023-03,在研,项目负责人7. 中央高校基本科研业务经费,63202074,基于在线评论的旅游产品竞争者识别及设计方法研究,2020-01至2021-10,已结项,项目负责人参与国家级项目3项,具体如下:1. 国家自然科学基金委员会,面上项目,基于联邦机器学习和相似案例特征挖掘的智能决策方法及应用研究2. 国家自然科学基金委员会,面上项目,恣纵背后:基于元需求的旅游消费行为及供给侧改革对策构建路径研究3. 国家自然科学基金委员会,面上项目,面向多视角决策支持的基于在线评论的群体偏好分析方法研究近五年,在《Tourism Management》、《Annals of Tourism Research》、《Journal of Travel Research》、《International Journal of Production Research》、《Information Sciences》、《Information Fusion》、《Expert Systems with Applications》等国内外重要学术期刊上发表论文17篇,其中,SCI/SSCI检索16篇(JCR一区论文13篇),ABS 4论文6篇。发表的论文得到了国内外学者的关注和引用,SCI/SSCI引用530余次,Google学术引用820余次,入选ESI热点论文1篇、ESI高被引论文3篇。【获奖情况】2018年10月 博士研究生国家奖学金2017年10月 博士研究生国家奖学金2015年1月 辽宁省优秀毕业生2013年10月 硕士研究生国家奖学金研究领域
旅游大数据分析、旅游需求分析、旅游信息技术""近期论文
1. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Zhang, J. (2019). Wisdom of crowds: Conducting importance-performance analysis (IPA) through online reviews. Tourism Management, 70, 460-478. (SSCI, IF=10.967, JCR Q1, ABS 4, ESI高被引/热点论文)2. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Zhang, J. (2020). Exploring asymmetric effects of attribute performance on customer satisfaction in the hotel industry. Tourism management, 77, 104006. (SSCI, IF=10.967, JCR Q1, ABS 4, ESI高被引论文)3. Bi, J. W., Li C., Xu H. & Li, H. (2021). Forecasting daily tourism demand with big data: An ensemble deep learning method. Journal of Travel Research, https://doi.org/10.1177/00472875211040569. (SSCI, IF=10.982, JCR Q1, ABS 4)4. Bi, J. W., Li, H., & Fan, Z. P. (2021). Tourism demand forecasting with time series imaging: A deep learning model. Annals of Tourism Research, 90, 103255. (SSCI, IF=9.011, JCR Q1, ABS 4)5. Bi, J. W., Liu, Y., & Li, H. (2020). Daily tourism volume forecasting for tourist attractions. Annals of Tourism Research, 83, 102923. (SSCI, IF=9.011, JCR Q1, ABS 4)6. Gao, G. X., & Bi, J. W. (通讯作者) (2021). Hotel booking through online travel agency: Optimal Stackelberg strategies under customer-centric payment service. Annals of Tourism Research, 86, 103074. (SSCI, IF=9.011, JCR Q1, ABS 4)7. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Cambria, E. (2019). Modelling customer satisfaction from online reviews using ensemble neural network and effect-based Kano model. International Journal of Production Research, 57(22), 7068-7088. (SCI, IF=8.568, JCR Q1, ABS 3)8. Liu, Y., Bi, J. W. (通讯作者), & Fan, Z. P. (2017). Multi-class sentiment classification: The experimental comparisons of feature selection and machine learning algorithms. Expert Systems with Applications, 80, 323-339. (SCI, IF=6.954, JCR Q1, ABS 3)9. Bi, J. W., Han, T. Y., & Li, H. (2020). International tourism demand forecasting with machine learning models: The power of the number of lagged inputs. Tourism Economics, 1354816620976954. (SSCI, IF=4.438, JCR Q1)10. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2019). Representing sentiment analysis results of online reviews using interval type-2 fuzzy numbers and its application to product ranking. Information Sciences, 504, 293-307. (SCI, IF=6.795, JCR Q1)11. Cheng, H., Liu, Q., & Bi, J. W. (通讯作者) (2021). Perceived crowding and festival experience: The moderating effect of visitor-to-visitor interaction. Tourism Management Perspectives, 40, 100888. (SSCI, IF=6.586, JCR Q1)12. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2020). Crowd intelligence: Conducting asymmetric impact-performance analysis based on online reviews. IEEE Intelligent Systems, 35(2), 92-98. (SCI, IF=3.405, JCR Q2)13. Liu, Y., Bi, J. W., & Fan, Z. P. (2017). Ranking products through online reviews: A method based on sentiment analysis technique and intuitionistic fuzzy set theory. Information Fusion, 36, 149-161. (SCI, IF=12.975, JCR Q1, ESI高被引论文)14. Liu, Y., Bi, J. W., & Fan, Z. P. (2017). A method for multi-class sentiment classification based on an improved one-vs-one (OVO) strategy and the support vector machine (SVM) algorithm. Information Sciences, 394, 38-52. (SCI, IF=6.795, JCR Q1)15. Liu, Y., Bi, J. W. (通讯作者), & Fan, Z. P. (2017). A method for ranking products through online reviews based on sentiment classification and interval-valued intuitionistic fuzzy TOPSIS. International Journal of Information Technology & Decision Making, 16(06), 1497-1522. (SCI, IF=2.22, JCR Q3)16. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2020). A deep neural networks based recommendation algorithm using user and item basic data. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 11(4), 763-777. (SCI, IF=4.012, JCR Q2)17. 毕建武, 刘洋, 樊治平. 依据在线评论的商品排序方法[J]. 系统工程学报, 2018, 33(03):422-432. (国家自然科学基金委管理科学部认定A级重要期刊)中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会理事、中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会理事。担任TM, ATR, IJHM, IJCHM, IJPR等10多种SSCI/SCI期刊的论文评审专家 相关热点
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