计算复杂金融系统团队
一、团队介绍
计算复杂金融系统团队依托计算机科学与技术、系统科学等学科，带头人为韩忠明教授，团队现有教授3人、副教授2人。聚焦计算复杂金融系统、社会媒体挖掘等领，团队主持和完成国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家社会科学基金重点等10余项项目，开发了资本市场系统性风险监测与预警平台、大规模社交舆情交互式传播与仿真平台等重大平台5个，应用于证监会和国防等领域，获得相关机构的高度认可。在国内外顶级期刊发表论文100多篇，授权发明专利近100项，获国家级、省部级奖励5项。
团队带头人韩忠明教授，博士生导师，中国医学科学院博士后，考克大学访问学者。担任证标委数据治理工作组专家，中国认知建模专业委员会委员，中国计算机学会计算机安全专委会委员，北京系统工程学会常务理事。近年来，在国内外重要学术期刊发表学术论文50余篇，主持完成国家重点研究计划、国家自然科学基金等多个国家级项目，为多个部委与重点企业提供核心技术服务，并完成多项重点领域的关键应用。
二、主要研究方向
1. 社交媒体挖掘
面向网络空间安全，以社交媒体为研究对象，采集和处理海量异构社交媒体内容、行为以及结构等，深入研究用户行为和内容的内在规律，构建关键目标、结构及内容的度量、发现和预测模型，研发监测、仿真和评估系统。
主要研究问题包含：大规模复杂网络的结构挖掘、传播模型、内容挖掘；虚假消息识别、水军检测；跨网络的群体行为动力；耦合与高阶网络；认知建模，认知干预效能和评估等
计算复杂金融系统（CCFS）
计算复杂金融系统（Computational Complex Financial System, CCFS）是计算机科学与技术、金融学、系统科学以及管理科学与工程等多学科门类交叉形成的学科方向。计算金融复杂系统上的主体交互行为和活动会产生异构、时变、巨量数据，形成复杂金融系统的大数据，需要用流数据、图数据等大数据处理的技术和方法进行研究和建模。现代金融研究问题，例如风险分析、系统适度性等，其本质上是复杂金融系统中的数据挖掘问题，需要引进深度学习、图计算等现代计算机理论和方法来解决。
主要研究问题包含：面向复杂金融系统的基础理论研究；金融大数据算法研究；复杂金融系统的复杂性研究；复杂金融系统风险分析；金融系统的稳定性与适度性研究；复杂金融系统的监管研究。
三、团队代表性项目
项目名称 |
项目来源 |
项目负责人 |
立项年份 |
面向资本市场审慎监管的系统性风险监测与预警技术研究 |
科技部重点研发计划 |
韩忠明 |
2023 |
基于改进深度神经网络的企业财务困境预测可解释性模型研究 |
北京市自然科学基金 |
刘佳明 |
2023 |
结构性宏观债务杠杆的微观形成机制与对策研究 |
国家社会科学基金 |
贾君怡 |
2023 |
金融科技发展对系统性金融风险的影响研究：基于金融科技“业务—技术”二元发展趋势的视角 |
国家自然科学基金 |
于明哲 |
2022 |
突发事件中融合多视角短视频的异常生产行为感知研究 |
国家自然科学基金 |
熊海涛 |
2022 |
突发事件中融合多视角短视频的异常创造行为感知研究 |
教育部人文社科项目 |
熊海涛 |
2021 |
考虑企业关联和时序信息的财务危机预测串并联集成建模研究 |
国家自然科学基金 |
刘佳明 |
2020 |
非结构化社交舆情数据的动力学研究 |
中国电子科技集团公司 |
韩忠明 |
2020 |
“美丽中国”智慧管理与决策支持平台 |
科技部重点研发计划 |
韩忠明 |
2019 |
社会网络视角下京津冀物流基地空间布局分析及功能联动机制研究 |
北京市社会科学基金 |
刘佳明 |
2019 |
大规模耦合网络结构挖掘 |
北京市自然科学基金 |
韩忠明 |
2017 |
面向大数据的一致性分类及应用研究 |
国家自然科学基金 |
熊海涛 |
2013 |
基于人类行为动力学的网络热点话题发现与预测 |
国家自然科学基金面 |
韩忠明 |
2011 |
四、代表性成果
1. 资本市场系统性风险监测与预警平台
依托十四五国家重点研发项目，以大规模时序金融知识图谱为基础，研发完成资本市场系统性风险监测与预警平台，提出资本市场系统性风险定义并构建了全面的测度体系，实现了系统性风险的实时监测和预警，并应用于证监会，获得相关机构的高度认可和支持。
2.大规模舆情交互式传播与仿真平台
以大规模网络分析与图计算为基础，采用开放式架构，实现大规模社交网络的结构分析、真实社交舆情传播分析、基于社交网络的舆情传播仿真和演化分析等功能，可用于风险传播、金融事件分析等领域，应用于国家多个重点部门并获得高度认可。
五、代表性论文成果
论文题目 |
发表期刊 |
作者 |
发表年份 |
Credit risk prediction based on causal machine learning: Bayesian network learning, default Inference, and interpretation. |
Journal of Forecasting |
Jiaming Liu, Xuemei Zhang, Haitao Xiong. |
2024 |
Enhanced forecasting of online car-hailing demand using an improved empirical mode decomposition with long short-term memory neural network. |
Transportation Letters-The International Journal of Transportation Research |
Jiaming Liu, Xiaoya Tang, Haibin Liu. |
2024 |
An attention-based representation learning model for multiple relational knowledge graph. |
Expert Systems |
Han Z , Chen F , Zhang H ,et al. |
2023 |
An effective heterogeneous information network representation learning framework. |
Future Generation Computer Systems |
Zhongming Han, Xuelian Jin, Haozhen Xing, Weijie Yang, Haitao Xiong. |
2023 |
基于学习连续时间事件序列的动态网络链路预测. |
中国科学:信息科学 |
韩忠明,王宇航,陈福宇,杨伟杰,毛雅俊. |
2023 |
Class-dependent and Cross-modal Memory Network Considering Sentimental Features for Video-based Captioning. |
Frontiers in Psychology |
Haitao Xiong, Yuchen Zhou, Jiaming Liu, Yuanyuan Cai. |
2023 |
Influence of diverse timescales on the evolution of cooperation in a double-layer lattice. |
Frontiers in Physics |
Yajun Mao, Zhihai Rong, Zhongming Han. |
2023 |
Optimal energy and reserve scheduling in a renewable-dominant power system. |
OMEGA - The International Journal of Management Science |
Zhang M, Jiao Z, Ran L, Zhang, Y. |
2023 |
Enhancing credit risk prediction based on ensemble tree-based feature transformation and logistic regression. |
Journal of Forecasting, |
Jiaming Liu, Jiajia Liu, Chong Wu, Shouyang Wang. |
2023 |
Interpreting the prediction results of the tree-based gradient boosting models for financial distress prediction with an explainable machine learning approach. |
Journal of Forecasting |
Jiaming Liu, Chengzhang Li, Peng Ouyang, Jiajia Liu, Chong Wu. |
2023 |
Does FinTech development facilitate firms' innovation? Evidence from China. |
International Review of Financial Analysis |
Dong Xiao, Yu Mingzhe. |
2023 |
US Trade Policy Uncertainty on Chinese Agricultural Imports and Exports: An Aggregate and Product-level Analysis. |
International Review of Economics and Finance |
Yu Mingzhe, Jiachuan Fan, Haijun Wang and Jie Wang. |
2023 |
Does FinTech development facilitate firms' innovation? Evidence from China. |
International Review of Financial Analysis |
Dong Xiao, Yu Mingzhe. |
2023 |
互联网金融与中国行业间极端金融风险传播. |
管理科学学报 |
黄乃静, 史宇鹏, 于明哲, 汪意成. |
2023 |
第三方担保与地方隐性债务风险化解:基于专业担保与关联担保的对比研究. |
中国软科学 |
贾君怡,于明哲,陈经伟,白羽娇. |
2023 |
A two-stage hybrid credit risk prediction model using XGBoost and graph-based deep neural network. |
Expert Systems with Applications |
Jiaming Liu, Sicheng Zhang, Haoyue Fan. |
2022 |
基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习. |
中国科学:信息科学 |
韩忠明,刘聃,郑晨烨,刘雯,段大高,董健. |
2020 |
基于动态网络表示的链接预测. |
物理学报 |
韩忠明,李胜男,郑晨烨,段大高,杨伟杰. |
2020 |
面向复杂主题建模的流式层次狄里克雷过程. |
计算机学报 |
韩忠明,张梦玫,李梦琪,段大高,陈谊. |
2019 |
基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法. |
软件学报 |
韩忠明,刘雯,李梦琪,郑晨烨,谭旭升,段大高. |
2019 |
六、代表性专利成果
专利名称 |
专利类型 |
专利年份 |
一种基于集成树特征提取和Logistic回归的个人信用风险评估方法 |
发明专利 |
2024 |
一种基于图卷积网络的时空数据预测方法 |
发明专利 |
2024 |
基于BERT-BTM网络的微博突发事件检测方法 |
发明专利 |
2024 |
一种基于情绪和行为联合分类的欺诈识别方法及系统 |
发明专利 |
2024 |
一种基于无监督图神经网络结构的文本向量生成方法 |
发明专利 |
2023 |
一种基于局部信息的社交网络重构方法 |
发明专利 |
2023 |
一种基于元路径的异构网络链路预测的方法 |
发明专利 |
2022 |
七、主要获奖
(1) 中国交通运输协会科学技术奖二等奖，韩忠明（3），2022年
(2) 山西省教学成果奖一等奖，韩忠明（4），2001年