2024年10月14日
近日，西交利物浦大学（XJTLU）西浦国际商学院（IBSS）师生合作的两篇论文在学术界及业界引起广泛关注。在西浦国际商学院学术合作副院长王鹤菲教授的指导下，西交利物浦大学2022级商业分析硕士李振浩的毕业论文《Integrating Multi-Temporal Feature Ranking with Forecasting Models for Enhanced Stock Price Prediction》被计算机科学核心A类国际会议International Conference on Neural Information Processing（ICONIP）录用。而王教授与李振浩以及中国人民大学梁循教授合作的《A bone to pick with ancient Chinese: AI Analysis of Handedness in Bone Inscriptions》更是获得了《南华早报》的关注与报道。
在西浦完成了2+2本科学习后，李振浩被学校先进的硬件设施和自由开放的学习氛围深深吸引，决定继续留在西浦深造研究生学位。他对机器学习与高频金融数据的量化跨学科操作充满好奇，这成为了他研究生毕业论文的选题方向。李振浩解释道：“金融数据，尤其是高频数据，相对容易获取。金融与机器学习的结合在研究领域已经相对成熟，这为我的研究提供了立题依据。” 这一研究方向的选择，也预示了他与王鹤菲教授合作的起点。
他的研究通过构建庞大的数据集，深入挖掘不同金融时间序列的隐含特征，目标是提高股票价格预测的准确性。李振浩表示，他的论文框架之所以能赢得王鹤菲教授的青睐，是因为这是一次双向的选择。王教授拥有数学和计算机科学双学位，且在金融领域有着丰富的研究经验，这与李振浩的研究兴趣完美契合。而王教授也对李振浩展现出的卓越的独立思考能力和扎实的理论基础表示高度赞赏。她强调：“我们的合作是教学相长的过程。虽然教师们有时因为工作繁忙而难以持续学习最新的研究方法，但通过与学生的互动交流，我也有机会接触到许多前沿的研究方法。”
在指导其毕业论文的过程中，王教授对科研所持有的严谨态度与悉心指导，帮助李振浩在实验中及时发现偏差并解决问题。不仅如此，王教授被他对机器学习的热情所打动，且十分欣赏他的助研能力，因此还邀请他参加了另一项利用人工智能技术探究古文字的跨学科研究。经历过两个实践项目的锤炼后，李振浩谦虚地表示自己从一个初学者成长为了机器学习领域的入门者，学会了从更系统化的角度来解析处理数据和信息，并利用模型来做更深入的分析。
随着人工智能技术的持续进步和与社会各领域的深度融合，王教授提到，将人工智能技术融入科研和教学不仅是她个人的追求，也是学校整体发展战略规划中的重要组成部分。她鼓励教师与学生们积极投身于前沿的跨学科合作项目，以促进知识的交流与创新的火花。李振浩则建议学生们在进入合作项目之前，应广泛涉猎相关文献，通过实践来巩固理论基础，并明确自己的研究兴趣和方向，以便精准选择指导教师。展望未来，西浦国际商学院将继续推动学术研究和教育创新，培养未来的科研领袖。李振浩也计划攻读与大模型相关的博士学位，探索更广阔的学术领域和未知的篇章。
2024年10月14日