中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师曾大军从事学术研究近30年来，一直致力于以计算手段辅助解决传统上属于管理学领域的问题。他的研究成果为电商平台、社交媒体设计评估自动推荐算法，新冠疫情大数据分析、预测与建模工作等提供了有力支撑。 

　　归国15载，他运用大数据解析和人工智能技术，结合传统的管理科学理念以及运筹建模思路，应对来自电子商务、媒体融合、社会安全、公共卫生和应急管理等多个领域的挑战，探索出一条具有广泛适应性的应用需求驱动创新发展之路，并多次为解决重大安全问题及应对突发事件建言献策。 

　　“未来管理科学的发展，如果没有大量真实数据作支撑、没有人工智能手段来赋能，我们可能会失去很多研究机会，失去在社会上产生更大影响力的机遇。”获得2021年“复旦管理学杰出贡献奖”的曾大军希望今后能有更多青年人才关注“社会计算”和“决策智能”领域，并致力于推动与国家战略需求相匹配的人才培养模式。 

　　将复杂网络引入自动推荐算法 

　　曾大军的学术贡献，代表性地体现在他对自动推荐算法的创新上。 

　　当今社会，人们通过算法来挖掘新的商业价值，捕捉新的商业模式。利用自动推荐算法，商家定向投放广告，平台做个性化推送，用户接收有效资讯，商家和平台又通过积累用户数据来了解市场需求……“算法经济”已经成为数字经济的重要组成部分。 

　　自动推荐算法的初衷，就是在海量信息时代，降低信息搜寻与交易成本。过去几十年里，国内外学者已经创造了上千种推荐算法，积累了厚重的文献。曾大军则另辟蹊径。他琢磨的问题是，既然单个用户的兴趣有很大随机性，那为什么推荐算法还能够产生效用？相比在前人基础上做出一个更好的算法，他更倾向于探索在什么情况下什么算法是管用的，算法本身还能够有什么样的应用潜力？ 

　　他就此改变了以往的垂直研究路径，从横向切入，研究个体之间、个体与群体之间以及群体间的交互行为，并且抓住了当时复杂网络理论发展的契机，设计出一种基于网络分析的推荐算法框架。
这个框架能够统一描述多种推荐算法，并适应不同的数据特征。一些新的推荐模型和算法就在这个框架的基础上，自然而然地“生长”出来了。 

　　多年来，曾大军在扎实的学术基础上不断寻求突破，并因在“协同计算和安全信息学”方面的贡献，于2015年当选IEEE会士、在2017年当选美国科学促进会（AAAS）会士。 

　　“这是科学家天然的责任” 

　　科学界常说，搞科研“既要顶天、也要立地”，顶的是原始创新的天，立的是实践应用的地。 

　　2020年1月20日，曾大军团队开始与合作单位一起，收集新冠肺炎疫情相关数据，通过对比非典疫情数据，研究病毒传播特征与扩散能力，分析研判动态疫情形势，寻求为疫情应急管理与决策提供支持。 

　　疫情突发，检测手段和医疗资源有限，疫情早期的数据报告也存在缺失或不准确。当时，团队将人口流动数据纳入了分析模型，利用中国大陆地区除湖北以外的确诊患者数量，来推测武汉及湖北地区实际感染的规模。 

　　在2月初，团队就对武汉市、湖北省以及全国感染人数进行了预测。后来证实模型是比较准确的，这对疫情防控与政策制定起到了借鉴作用。 

　　事实上，曾大军团队与各级疾控中心合作已超过15年。其间，大数据与人工智能手段得到大量运用，增强了公共卫生监测预警的能力，尤其是提高了对传染态势早期预警的敏感性和风险研判的准确度。 

　　抓住社交媒体兴起的契机，曾大军的建树不仅在公共卫生领域，还扩展到打击电信诈骗、网络犯罪、促进媒体融合等领域。在曾大军看来，科学家精神不仅意味着治学严谨，更要求带有问题导向。 

　　“在国家关注的重点问题和领域中，我们如何提炼出有科学意义的、有深度的、需要从科研上突破的关键点？这是科学家天然的责任。” 

　　报道链接：https://www.jfdaily.com/staticsg/res/html/journal/detail.html?date=2021-11-26&id=325268&page=04