日前，管理工程学院江成副教授以第一作者署名的论文“Network structure guided multi-objective optimization approach for key entity identification”在人工智能领域国际知名期刊Applied Soft Computing正式发表。论文第二作者是管理工程学院数据科学与大数据（信息技术）专业本科生谢佳欣，第三作者和通讯作者是城市经济与公共管理学院叶堂林教授。最新数据显示，Applied Soft Computing是JCR一区期刊，影响因子为8.7，我校评定为A1级。

论文简介：

论文主要通过融入复杂网络结构特征解决多目标重要用户识别优化的问题。首先，构建了考虑传播规模和传播异质性成本的多目标模型，以此来更好地刻画社会网络中的真实传播过程；其次，设计了一种网络结构引导的算法用于求解该模型，通过融入两种新策略，即最佳候选者选择策略和分层交叉算子策略，以增强进化过程中的候选者并获得更完整的帕累托解集；最后，通过大量真实网络的数值实验和5种主流算法的对比分析，验证了本文所提出的方法在多个测评指标具有更为占优的性能表现。研究结论对于融合多元特征提升启发式算法性能具有一定的启示意义。

作者简介：

江成，首都经济贸易大学管理工程学院副教授，主要研究方向为经济社会复杂系统建模与分析、计算经济与计算社会科学。

谢佳欣，首都经济贸易大学管理工程学院数据科学与大数据（信息技术）专业本科生，主要研究方向为人工智能与大数据分析。

叶堂林，首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院教授，主要研究方向为区域复杂系统、创新网络与京津冀协同。