2022年2月国家自然科学基金委员会管理科学部发布了对2019年12月结题项目绩效评估结果，我司报送的结题项目取得了非常优异的绩效评估等级。其中,

   获得特优评价的项目负责人：杨超林、韩潇

   获得优秀评价的项目负责人：方慧

   特此向获得特优、优秀评估等级的项目组及项目负责人表示热烈祝贺！

   国家自然科学基金委员会管理科学部每年对结题项目的研究水平、成果质量等进行绩效评价，包括对项目的学术创新、政策建议、效益、国际交流、人才培养等进行综合评价，通过评价鼓励创新，促进资助项目研究水平与成果质量不断提高，扩大科学研究成果的显示度与影响力，促进学科发展。

   国家自然科学基金委员会对项目申请实行绩效挂钩，绩效评估评价为特优的项目主持人在同一方向深入研究的再次申请项目，将给予一次连续资助；对评为优秀的项目主持人的再次申请项目，同等条件下将优先考虑资助，对被评为特优或优秀的项目主持人，其在研项目所提出的国际合作申请也将优先考虑资助。

   项目简介

   杨超林老师主持的项目《双补货渠道下的多级随机库存管理研究》针对有固定成本的双渠道补货下的库存管理问题，以及有固定生命周期的易腐生鲜品的库存管理问题提出了简单易行并且高效的管理策略，给出了策略绩效的评估方法以及策略参数的优化算法。同时，项目也围绕数据驱动的运营管理进行了拓展研究，并取得了一定的研究成果。截至2021年10月，杨超林老师有8篇标注本项目的研究成果发表在国际顶尖、国际知名和国内权威期刊，其中，5篇发表在UTD24期刊（Management Science 2篇，Operations Research 1篇，Production and Operations Management 2篇)，2篇发表在FMS管理科学高质量A类期刊EJOR，1篇发表在国内权威期刊《中国科学：数学》。

   韩潇老师主持的项目《基于多模态社会关系的P2P借贷用户信用评估模型研究》聚焦研究P2P借贷用户（投资人、借款人）行为产生的多模态社会关系，在此基础上对P2P借贷用户精准画像，并完成其信用评估。其意义在于揭示多模态社会关系与个人信用的内在关联和作用规律，为各类涉及信用评估、风险控制的潜在应用（如央行个人征信系统）提供理论和技术支撑。本项目具有一定的学科交叉特性，是管理科学信息系统和计算机科学数据挖掘等相关领域共同关注的重要问题。

   方慧老师主持的项目《基于信任理论与机器学习的在线评价质量评估模型研究》主要针对在线社区用户评论质量问题，基于相关理论，使用机器学习模型来建模用户与用户之间的信任关系。本项目拟定的项目内容主要分成四个部分：（1）从评价动机和主观差异性的视角，挖掘影响在线社区中在线评价质量的主要因素，构建相关的理论概念框架；（2）构造一个整合多信息源（评分、文本和社会网络数据）和整合针对评价和评价者的信任模型；（3）构造一个主要包括评估标准、数据集和标杆模型库的实验床环境，为不同模型的比较提供平台；（4）检验系统的应用价值。