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吕晓玲
2023-05-17 13:48
  • 吕晓玲
  • 吕晓玲 - 教授-中国人民大学-统计学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


工作经历
副教授:中国人民大学统计学院, 2010年9月至今
学术访问:Department of Statistics, University of California at Berkeley,美国,2012年1月至2013年1月
讲师: 中国人民大学统计学院,2007年9月至2010年9月
学术访问:Department of Applied Statistics, Johannes Kepler University of Linz,奥地利,2007年2月至6月
科研助理:数据挖掘中心、统计咨询中心,香港城市大学管理科学系,2001-2004
基金项目
1. 智能手机用户画像与智能应用用户流失预测,北京贵士信息科技有限公司,2015.9-2016.8
2. 智能手机用户行为研究分析,中国人民大学专业学位研究生教学案例项目,2015.6-2016.6
3. 实时流数据变系数多分类模型研究,国家自然科学基金面上项目,项目批准号:61472475,2015.1-2018.12
4. 大数据现象、理论及处理技术的发展和创新研究,国家统计局统计科学研究所研究项目,立项编号:2013001,2013-2014
5. 消费者网络购物行为统计建模研究,中国人民大学明德青年学者计划,项目编号:2011030017, 2011.6-2017.6
6. 消费者网络团购行为的统计建模研究,教育部人文社会科学研究项目,项目批准号:11YJC910004,2011-2014
(消费者网络团购行为的网络与调查数据分析)
7. Bank2good系统开发项目, 北京,2011-2012
(分析银行信用卡客户历史消费数据,开发精准营销系统)
8. 时间分配问题的统计模型研究:中国人民大学科学研究基金项目(人文社会科学国际期刊论文发表培育项目), 项目编号: 2010030044, 2010-2013
9. 消费者选择网上购物及其获益的统计建模与参数估计方法研究, 中国人民大学科学研究基金项目,项目编号: 2009030007,2010-2011
(分析消费者如何选择网上购物与传统购物,计算消费者网上购物的获益)
10. 统计建模研究电视观众收视行为,中国人民大学科学研究基金项目,项目编号: 2007000785,2008-2009,
(分析电视观众首次观看,重复观看,观看时间强度,以及观看电视节目中间插播广告的情况,为电视节目的编排,广告的插播提供建议)
11. 3G业务规范与管理模型研究, 广东省科技厅国际科技合作计划项目,项目编号: 2005B50101006,2005-2007
(同华南理工大学电子与信息学院合作研究广东省3G业务的开发与应用;主要负责3G潜在用户群消费调查分析,包括设计问卷,组织广州,深圳,中山三市大规模街坊,分析数据,并撰写报告,帮助电信运行商及政策制定者了解3G潜在用户群对3G业务的态度及取向,为制定符合消费者需求的3G业务开发策略提供建议)
12. A Study on the Viewing Patterns of the Television Audience for Television Broadcasts Limited, Hong Kong , Oct. 2004 – Dec. 2005
(为香港无线电视台设计问卷,组织电话访问,以及分析观众收视数据,确定观众忠诚度,满意度,为电视节目的编排,广告的插播提供建议)
13. Hong Kong Customer Satisfaction Index, Hong Kong, Oct. 2003 – June 2004
(为香港城市大学“消费者满意指数”项目编写大型程序分析数据)
14. Risk Tolerance of Investment for Wing Lung Bank, Hong Kong, June – Dec. 2002
(分析香港永隆银行客户数据,确定其承受投资风险的高低,从而制定相应的投资策略)
15. Understanding E-Commerce Customers – Their Characteristics, Their Purchase Patterns and More, Hong Kong, May – Oct. 2002
(挖掘KDD Cup 2000年数据,了解消费者网络购物的行为特征)
16. A New Customer Selection Method for Direct Marketing – Based on Repeat Buying Theory, Hong Kong, Oct. 2001 – May 2002
(挖掘DMEF2数据,运用统计预测模型为市场直销公司提供销售策略)
17. A Study to Identify Significant Factors for Predicting Academic Performance of Business Students at City University of Hong Kong, Hong Kong, June – Nov. 2001
(分析香港城市大学商学院学生入学前中学会考成绩与入学后大学成绩之间的关系,为大学确立收生标准提供建议)
18. Data Mining of Charge Card Database for Wing On Store, Hong Kong, Apr. – July 2001
(挖掘香港永安百货公司客户的信用卡消费数据,寻找忠诚客户以及坏账客户,从而制定不同的营销策略,提高公司的盈利)
19. Improving the Web Design – Mining Web Data at SCMP.com, Hong Kong, Dec. 2000 – May 2001
(挖掘香港南华早报网站浏览数据,为改进网站设计以及提高点击率提供建议)
学术奖励
1. 中国人民大学教学优秀奖,(2014)
2. 中国人民大学学士学位论文优秀指导教师(2012,2010)
3. 中国人民大学优秀教学成果奖二等奖(2012)
4. 中国人民大学校级工会积极分子(2011)
5. 第十届中国人民大学优秀科研成果奖(论文类一等奖),中国人民大学(2010)
6. 十佳班主任,中国人民大学(2009)
7. 优秀教学奖,中国人民大学(2009)
8. Best Paper Award, The 6th International Conference on Information and Management Sciences, Lhasa, China (2007)
9. The Outstanding Academic Performance Award for Research Degree Students, 香港城市大学 (2006)
10. Research Tuition Scholarship, 香港城市大学 (2005, 2006)
11. 光华奖学金(一等),南开大学 (2000)
12. 免试保送研究生,南开大学 (1999)
13. 校三好学生,南开大学 (1996, 1997, 1998, 1999)
14. 宝洁奖学金,南开大学 (1998)
15. 校二等奖学金,南开大学 (1998)
16. “九章”基础数学奖学金,南开大学 (1996, 1997)
17. 校一等奖学金,南开大学 (1996, 1997)
开设课程
《数理统计》,本科,2008-至今
《统计计算》,本科,2008-2009
《从数据到结论》,硕士,2007-至今
《应用统计模型》,硕士,2010-至今
《统计模型与应用》,博士,2007-至今

研究领域


数据挖掘与统计机器学习;消费者行为统计分析""

近期论文


1. Liu, Miao, Xiaoling Lu, and Jie Song (2016), A New Feature Selection Method for Text Categorization of Customer Reviews, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 45, 1397-1409
2. Lu, Xiaoling, Junlong Zhao, Yu Chen, and Hansheng Wang (2016), A Choice Model with a Diverging Choice Set for POI Data Analysis, Statistics and Its Interface, 9, 355-363
3. Lu, Xiaoling, Yuzhu Li, Zhe Zhang, Bharatendra Rai (2014), Consumer Learning Embedded in Electronic Word of Mouth, Journal of Electronic Commerce Research (SSCI), 15 (4), 300-316
4. Wang, Min, Xiaoling Lu, and Yanyun Zhao (2012), The Quality of Enterprise Human Capital: Empirical Evidence Based on Enterprise Survey in China, Public Personnel Management, 41(4),735-747
5. Lu, Xiaoling, Jie Song, Miao Liu and Xizhi Wu (2011), A New Two Group Forecast and Selection Method for Direct Marketing, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 40, 1627-1636
6. Song, Jie, Xiaoling Lu, Miao Liu and Xizhi Wu (2011), Stratified Normalization LogitBoost for two-class unbalanced data classification, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 40, 1587-1593
7. Zhe Zhang, Xiaoling Lu, and Yuzhu Li (2011), Corporate Governance and Customer Satisfaction, International Journal of Business and Social Science, 2 (9), 289-292
8. Lu, Xiaoling and Hing-Po Lo (2010), A New Survival Model for the Diffusion Pattern of TV Programs, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 39 (1), 28-44
9. Lu, Xiaoling and Hing-Po Lo (2007), Television Audience Satisfaction: Antecedents and Consequences, Journal of Advertising Research, 47 (3), 354-363,
10. Lo, H.P., Z. NG and Xiaoling Lu (2003), Mining Loyal Customers: A Practical Use of the Repeat Buying Theory, in Wai-Ki Ching and Michael Kwok-Po Ng (2003), Advances in Data Mining and Modeling, World Scientific, p167-181,
11. 吕晓玲(2015),一种针对不完全观测数据的消费者聚类方法,《统计与信息论坛》,30(1),9-13
12. 王芯,吕晓玲(2015),多元离散-连续比例选择模型的构建,《统计与决策》,1,84-87
13. 饶燕芳,吕晓玲(2014),网络团购消费者选择行为和消费者获益研究,《统计与决策》,4,95-99
14. 吕晓玲(2013),消费者重复使用及使用强度的离散随机系数模型构建与应用,《统计与信息论坛》,28(11),3-8
15. 于田田,吕晓玲(2013),函数型数据分析网络团购市场结构与市场发展,《统计与信息论坛》,28(2),70-77
16. 李丽丽,吕晓玲(2012),消费者购物渠道选择的影响因素研究, 《统计学与应用》,1,16-19
17. 方莹,吕晓玲(2012),网上手机销售的价格弹性及其影响因素分析,《电子商务评论》,1,1-5
18. 王芯,吕晓玲(2011),应用潜在分类泊松回归模型及EM算法研究网络购物使用次数,《统计与决策》,325 (1), 7-9
19. 宋捷,吕晓玲,吴喜之(2010),两分类不平衡数据的Boosting算法,《统计与决策》,10,8-10
20. 吕晓玲,吴喜之 (2008), 基于重复购买理论的一种新的客户选择方法,《统计研究》,25(8),85-87
21. 吕晓玲,季飞 (2008),广东省3G业务潜在用户群调查分析,《数理统计与管理》,27(1),17-22
22. 吕晓玲 (2007), 银行客户投资风险承受能力的研究分析, 《数理统计与管理》,26(6),1062-1065
23. 吕晓玲,吴喜之 (2007), 电子商务客户网络购物行为挖掘,《统计与信息论坛》,22 (3), 29-32
著作成果
1. 吕晓玲,谢邦昌(2009),《数据挖掘方法与应用》,中国人民大学出版社
2. 吴喜之,马景义,吕晓玲,闫洁(2009),《数据挖掘前沿问题》,中国统计出版社
3. 茆诗松,吕晓玲(2011),《数理统计学》,中国人民大学出版社
4. 吕晓玲(2015),《消费者行为统计模型分析与案例研究》,清华大学出版社
5. 茆诗松,吕晓玲(2016),《数理统计学(第2版)》,中国人民大学出版社

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