4月23日晚，“新秀名师”讲座第25期在线上顺利举行，本次讲座主题为：基于消费者评论驱动的专家策略层次分析法，主讲嘉宾为我院决策科学系任珮嘉副教授，任老师主要研究领域为决策理论及方法、数据分析及优化。

讲座开始,任珮嘉老师对本次讲座的主要内容做了一个简单的介绍，主要包括背景、数据驱动层次分析法框架、基于消费者评论的偏好学习、基于交互的偏好修正等七部分内容，紧接着以京东平台的手机购买活动为案例引入研究背景。

随后，任老师介绍到随着电子商务的发展，网上购物是人们的生活方式之一，而在线评论成为消费者的重要决策依据，在处理大量的在线评论时消费者往往需要进一步的决策支持。任老师指出，现有对在线评论处理的相关研究中存在着许多不足，而对于近年来提出的动态偏好学习，它们更多的只能刻画产品层面上的偏好，不能刻画产品属性层面的偏好。基于上述分析，任老师引出了本次讲座主题的整个研究框架。

接着，任老师对研究框架所包含的两部分内容进行了系统的介绍，并选取了偏好学习与转化两个重点内容进行了有关理论知识的详细介绍。在讨论部分，任老师主要介绍了模型的验证问题，为了让同学们对该研究有更加深刻的理解与认识，任老师以在线酒店选择问题为例，做了更为具体的方法应用说明。

最后，任老师指出其研究的主要贡献：可以处理动态在线评论，解决信息超载问题，更重要的是，它产生了消费者的属性级偏好；提出了数据驱动的层次分析法框架，它结合了数据挖掘、属性权重学习、基于交互的偏好修正过程和层次分析法，该框架不仅可以处理属性权重学习问题，还可以进一步研究以改进它以获得更好的决策支持。讲座在老师和同学们对该研究方法的激烈探讨中顺利拉下帷幕。（文/2021级全日制工业工程与管理班季洁艳 ）