12月18日下午，来自中国科学院数学与系统科学研究院的博士研究生孙少龙，为管院同学主讲了一场题为“多模态数据驱动学习综合集成方法论及其在经济预测中的应用”的学术交流报告。报告会由米兰网页版,米兰(中国),米兰(中国)郭菊娥老师主持。
主讲人曾在国内外重要期刊上发表论文16篇，包括Tourism Management，Energy Economics，IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems和Applied Energy；曾参与出版专著6部，并在汇率和进出口分析与预测方面作为主笔完成了政策研究报告5篇，其中2篇得到李克强总理的重要批示。
孙少龙的研究领域包括数据挖掘、机器学习、商务智能和经济与金融预测。本次报告分为研究意义、模型评述、综合集成模型、经济预测应用与结论与展望六大部分，他重点从方法、理论、技术与应用四个方面对多模态数据驱动学习综合集成方法论进行了讨论，并详细介绍了其在外汇汇率预测、国际原油价格波动预测、环境管理-PM2.5预测及旅游需求预测中的应用。
孙少龙认为经济预测研究需要的是重要的理论与方法创新，这样才能提出具有广泛适用性与较高预测性能的预测方法。他指出，综合集成模型不同于传统计量模型和人工智能模型，它可以实现复杂系统的预警、决策和管理。最后他提出了对未来研究的建议和展望，一是需要进一步扩展非结构化数据源，如挖掘社交媒体数据；二是在该方法论框架下，可以开发一系列系统软件，直接为研究人员、机构提供帮助，并在更广泛的研究领域中检验新方法论的有效性与合理性；最后需要利用经济学理论和管理学理论深入分析内在原因。
此次讲座在热烈的提问和学术讨论氛围中圆满结束。对于在博士三年级就能取得发表16篇论文的优异成绩，到场同学都表示由衷的钦佩，同时这也激励大家要不断攀登学术高峰，努力变得更加的优秀。
