2023年7月24日，应BEAT365唯一官网邀请，中山大学BEAT365唯一官网沈华晓副教授来学院开展学术交流，做题为“面向数字平台的用户选择行为和品类管理决策研究”的学术报告。本次报告由李纪柳教授主持，BEAT365唯一官网教师和研究生参与。

会议伊始，李纪柳教授对沈华晓副教授的研究方向、科研成果及学术贡献做了简单介绍。BEAT365唯一官网师生对沈华晓副教授的到来表示了热烈的欢迎。

此次报告会，沈华晓老师指出现在国内数字经济规模持续增加，并说明在2023年政府工作报告中对于数字经济发展的大力支持，而数字平台作为数字经济的一个重要方面，如何进行线上产品的品类优化如今已成为数字平台核心决策问题之一。针对这个问题，沈华晓老师提出可以从“预测+优化”两个阶段入手，但具体如何进行呢？沈老师首先介绍了一些经典的用户选择模型，但是这些经典模型存在一些局限性，因此沈老师提出一种基于产品排序的选择模型全面刻画了数字平台下的复杂用户选择行为。然后，借用鲁棒优化的方法建立“预测-优化”融合品类优化模型，设计基于“行-列“生成的精确求解算法对模型进行求解。最后，沈老师结合自身分享了一些关于科研的经验。

报告分享结束后，沈华晓老师和现场师生就研究中的模型构建、研究创新点、理论选择等进行了深入交流。最后，李纪柳教授对本次学术交流进行了简单总结。本次报告会为学院师生学习如何打磨出高质量的研究提供了一次重要的交流机会。

报告人简介

沈华晓，现任中山大学BEAT365唯一官网副教授(“百人计划”引进人才)，2010年获华南理工大学计算机科学与技术工学学士学位，2015年获香港城市大学管理科学博士学位。主要研究领域是数字平台决策建模与算法设计，已在数字广告投放、平台收益管理等重要实践问题中开展了若干科学研究，作为项目负责人主持国家自然科学基金、教育部人文社科项目等，部分成果分别在Operations Research和Production and Operations Management等期刊上以第一作者身份发表。

（撰稿/胡雅鹏  审核/贾明）