中国科学技术大学刘教授顶尖课题组申请攻略

机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！

教授简介与研究背景

刘教授现任中国科学技术大学管理学院副教授，兼具深厚的学术积累与丰富的教学经验。其学术生涯全程扎根于中国科大，本科至博士均就读于该校统计与金融系，并于2008年获得理学博士学位。随后，他先后在台湾成功大学管理学院及中国科大管理学院从事博士后研究，逐步形成以概率统计为方法论核心、聚焦随机网络与供应链系统的跨学科研究特色。

刘教授的学术进阶路径体现三个特点：

（1）学科交叉性：早期研究以概率论与随机过程为核心，后延伸至运筹学、供应链管理领域，形成“数学基础驱动管理科学问题”的研究范式。

（2）产学研结合：主持国家自然科学基金面上项目（如“基于社交网络信息传播机理的电商企业定价决策研究”）时，注重与电商企业的实际数据对接，构建具有商业应用价值的理论模型。

（3）教学与科研并重：多次获得省级教学成果奖及国家级教学竞赛奖项，其课程设计常融合最新科研成果，注重培养学生的理论建模与实证分析能力。

主要研究方向与成果分析

刘教授的研究以随机网络理论为方法论主线，渗透至供应链协调、风险管理两大应用场景，形成“一核两翼”的研究格局。

2.1 随机网络的建模与优化

核心成果：在《Statistics and Probability Letters》《Computational Statistics and Data Analysis》等期刊发表的系列论文中，刘教授系统研究了随机树的极限定理、网络自回归模型的参数估计方法，并提出基于图核正则化的网络数据预测模型。例如，在2023年发表于《Journal of Applied Statistics》的工作中，他通过引入核函数对网络节点的异质性进行降维处理，显著提升了社交网络用户行为预测的准确性。

学术价值：这些成果为复杂网络中的不确定性量化提供了新工具，可直接应用于电商用户传播路径预测、供应链中断风险建模等场景。

2.2 供应链动态博弈与定价策略

代表性研究：针对电商平台的定价决策问题，刘教授在《Transportation Research Part E》《European Journal of Operational Research》等期刊提出多阶段动态博弈模型。例如，在2021年关于“平台金融与零售商信心”的研究中，他构建了包含过度自信因子的零售商订货模型，揭示利率策略对供应链资金流稳定性的非线性影响。

应用场景：该方向成果已被应用于跨境电商物流成本优化、政府碳关税政策评估等领域。

2.3 风险管理中的统计推断

创新点：在《International Journal of Production Research》等期刊中，刘教授将贝叶斯推断与变分近似算法结合，提出适用于高维风险数据的混合成员随机块模型（Bipartite Mixed-Membership Stochastic Block Model）。该方法在供应链金融违约预测中表现出较传统Logistic模型更高的稳健性。

研究方法与特色

刘教授团队的研究方法论可归纳为“三化”特征：

（1）问题结构化：通过随机过程（如马尔可夫决策过程）将管理问题转化为数学可解形式。例如，将社交网络信息传播建模为随机游走过程，推导出电商最优定价的闭式解条件。

（2）算法轻量化：注重理论模型的工程可实现性。在2024年关于变分贝叶斯推断的研究中，采用K最近邻Walktrap算法降低社区检测的计算复杂度，使模型处理百万级节点网络的耗时减少40%。

（3）实证多元化：结合案例分析与仿真实验验证理论。例如，在碳关税对全球供应链的影响研究中，既采用WTO宏观经济数据进行回归分析，又通过AnyLogic构建多主体仿真系统模拟政策冲击。

研究前沿与发展趋势

基于刘教授近年成果，其团队未来可能聚焦以下方向：

（1）智能算法赋能的供应链韧性研究：将强化学习与随机网络理论结合，开发应对突发中断的自适应调度系统。申请者可关注其在物流机器人路径规划中的潜在应用。

（2）绿色金融与供应链耦合机制：延伸现有碳关税模型，探索绿色信贷、ESG评级如何通过供应链网络影响企业减排行为。

（3）超大规模网络的高效计算：针对元宇宙场景下的虚拟经济网络，开发分布式图计算框架以突破传统方法的内存限制。

对有意申请教授课题组的建议

（1）能力匹配度提升：

· 概率统计方向：需精通随机过程（推荐Ross《Stochastic Processes》）、掌握R/Python的统计建模库（如PyMC3）。

· 供应链管理方向：应熟悉博弈论基础（参考Fudenberg《Game Theory》）及AnyLogic/Simio仿真工具。

（2）科研经历优化：

·在申请材料中突出与“网络分析”“动态优化”相关的项目经历，如社交网络传播分析、库存仿真实验。

·若缺乏直接科研经验，可通过Kaggle平台（如供应链需求预测竞赛）补充实证能力证明。

（3）导师沟通策略：

·邮件联系时建议附上一篇精读其论文的简要报告（1页），重点说明对该研究扩展方向的思考。

·面试准备需关注“随机优化模型构建步骤”“贝叶斯网络与马尔可夫网络的差异”等交叉知识点。

（4）长期发展规划：

·课题组毕业生多进入头部科技公司（如阿里供应链研究中心）或高校任教，申请者可根据兴趣提前规划学术/产业路径。