答辩时间:2025年5月23日下午16:45-18:00
答辩地点:诚明楼213
答辩论文信息:
答 辩 委 员 会 成 员 |
姓名 |
职称 |
工作单位 |
在委员会中担任的职务 |
王兴芬 |
教授/博导 |
北京信息科技大学 |
答辩主席 |
|
冉伦 |
教授/博导 |
北京理工大学 |
答辩委员 |
|
王传生 |
教授/博导 |
首都经济贸易大学 |
答辩委员 |
|
武装 |
教授/博导 |
首都经济贸易大学 |
答辩委员 |
|
姚翠友 |
教授/博导 |
首都经济贸易大学 |
答辩委员 |
|
杨艳红 |
副教授/博士 |
首都经济贸易大学 |
答辩秘书 |
|
答 辩 学 生 |
姓名 |
专业 |
论文题目 |
导师 |
王晓勇 |
管理科学与工程 |
基于智能体的旅游行业标准检索增强生成技术研究 |
张军 |
详情:(学院网站、学校网站链接)
学位论文简介
随着国家级旅游度假区以及景区评级建设推进,如何通过大模型等人工智能技术提升管理者在景区规划和整改中的决策效率,文本从以下部分进行深度分析研究。在旅游标准文本信息处理方面提出基于微调预训练模型的上下文感知分块算法,为智能检索和生成提供结构化基础。在检索方面构建两阶段混合检索增强生成模型,融合多种检索算法并结合重排序技术,提升标准内容获取质量和生成可靠性。在文本生成方面提出多智能体协作的自监督检索增强生成模型,提升复杂标准查询与生成中的智能协同与质量控制能力。研究结合行业实际构建的标准问答数据集,验证模型在信息一致性、响应质量和适配性方面的优势,为旅游标准管理提供高效、可靠的智能化决策支持。
在学期间主要研究成果
[1] Wang Z, Wang X, Liu X, et al. A Novel Stacked Generalization Ensemble-Based Hybrid SGM-BRR Model for ESG Score Prediction[J]. Sustainability, 2024, 16(16): 6979.
[2] Wang X, Wang Z, Xu J, et al. A novel intelligent risk prediction model for the effectiveness of CO2/N2–ECGD technology[J]. Energy Science & Engineering, 2024, 12(5): 2088-2109.
[3] Liu X, Wang C, Wang X. Greenwashing and corporate market power[J]. Journal of Cleaner Production, 2025, 486: 144486.