百人计划
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石勇

数据挖掘与信息管理领域著名学者

国家杰出青年科学基金获得者(2001)

中国科学院“百人计划”(2004)
 

石勇,教授, 博士生导师,现任中国科学院大学经济与管理学院副院长,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任,中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室主任,中国管理现代化研究会联职理事长;国际信息技术和量化管理学会主席;澳大利亚国家科学机构(CSIRO/ICT)兼职高级研究员。国家杰出青年科学基金获得者,中科院“百人计划”获得者。学科方向为管理科学与工程,研究方向为数据挖掘、知识管理。
 

石勇已出版了23部专著,在80多种国际著名的杂志与其他刊物上发表了300多篇学术论文,其中被SCI/SSCI收录95篇,EI收录109篇。SCI索引1200次,他引830次,h-index为36。他被列为Elsevier发布2014中国高被引学者榜单之一。他培养了80多名博士后,博士和硕士。他现在担任"国际信息技术和决策杂志”(International Journal of Information Technology & Decision Making, SCI)和"数据科学年鉴杂志”(Annals of Data Science, Springer)的创立主编。
 

他先后荣获了国际著名的以集合论创始人命名的康拓学术奖(Georg Cantor Award),中国复旦管理学杰出贡献奖,教育部自然科学奖一等奖,北京市科学技术奖二等奖和四川省科技进步二等奖。美国著名杂志MISQ(Vol . 36 , NO.4, 2012)将石勇列为BI&A(商务智能与分析)全球著名学者第三名。他是中科院百人计划学者和国家基金委杰青获得者、主持了国家自然科学基金创新团队项目(2006-2012)、国家973重大项目课题、国家自然科学基金委跨管理学科与信息学科重点项目、大数据重点项目、国家自然科学基金重大国际/地区合作与交流项目等。

 

石勇开拓并完善了多目标多资源线性规划理论及其应用方法,提出了将多目标最优化与数据挖掘相结合的创新思想,将多目标最优化数据挖掘与智能知识相结合推进了管理科学的智能化,体现了当代科技在工程管理领域的成功应用。他注重科学实践,结合国家建设扎实开展工程应用研究,在实践中解决了工程技术难题。他成功地将多目标最优化数据挖掘与智能知识应用于个人征信系统的方法体系发展与系统开发上,创立了“全国个人信用评分系统”(China Score), 服务于全国13亿人的日常金融活动,是中国金融信息化的重大基础工程之一。其成果对建立我国信用体系起到了关键性作用,具有显著的经济、社会效益和战略价值。其代表性成就和贡献如下:
 

第一,开拓并完善了多目标多资源线性规划理论及应用方法。他以多目标多资源线性规划为基础,广泛研究了多资源水平对已有的最优线性系统设计的影响。提出了线性系统设计不应是寻求给定系统的最优点,而应从资源水平上去设计一个最优系统。他从理论上证明了多目标多资源线性规划与已知线性规划和多目标线性规划的关系,完善了多目标多资源线性规划领域的理论。作为该领域开拓者,他在国际著名期刊Management Science, Operations Research, European J. of Operational Research等发表了许多文章。
 

第二,首先提出了将多目标最优化与数据挖掘相结合的创新思想。他创新性地用多目标最优化概念解决了数据挖掘领域中不同数据同时分割的标准问题。多目标数据挖掘算法可概括地描述为:在数据分类重叠最小化与数据类别距离最大化之间求满意解。与其它数据挖掘方法相比,该方法建模过程简明;可灵活修改参数及变量;容易用于多类别分析;非常适用于海量数据;预测可信度和精度高。以此为基础,他建立了多目标最优化数据挖掘理论并提出了一系列高效率、实用性强的数据挖掘新算法,成为用管理科学理论与方法解决数据挖掘问题新领域的开拓者。他的发表在国际著名期刊Pattern Recog.,IEEE Trans. on Knowledge & Data Eng., IEEE Trans. on SMC成果获得国内外学术界的广泛关注。2009年6月,国际多目标决策学会在第20届国际多目标决策大会授予石勇最高奖励“康托学术奖”(Georg Cantor Award),以表彰他在多目标多资源水平规划、最优化数据挖掘理论与应用研究上的杰出贡献。以集合论创始人康托命名的“康托学术奖”是为奖励在该领域具有独创性研究成果并同时在理论、方法与实践的多目标决策科研上做出了卓越贡献的学者而设立的。石勇是唯一荣获该奖的中国学者。
 

第三,引导了对多目标最优化数据挖掘和智能知识管理这一崭新的交叉科学领域的研究。他首先提出了“智能知识管理”的概念,把数据挖掘的结果作为智能知识的基础,探讨了智能知识与传统知识结构之间的逻辑关系,研究了数据挖掘与智能知识内在联系并用其展示智能知识的特征。他独创的最优化数据挖掘理论与知识管理方法已被管理科学与工程、计算机领域所接受并处于国际领先水平。