黃丹陽

黃丹陽

黃丹陽,中國人民大學統計學院教授。

基本介紹

  • 中文名:黃丹陽
  • 畢業院校:北京大學
  • 學位/學歷:博士
  • 專業方向:超高維數據降維分析、複雜網路建模、網際網路徵信
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人物經歷

教育經歷

2011-2015,北京大學光華管理學院,經濟學博士
2007-2011,中國人民大學統計學院,經濟學學士

工作經歷

2023-至今 中國人民大學統計學院,教授
2018-2023 中國人民大學統計學院,副教授
2015-2018 中國人民大學統計學院,助理教授

社會兼職

2019-至今 北京大數據協會副秘書長,常務理事
2018-至今 青年統計學家協會理事

基金項目

1. 多維數據流下的小微商戶信用評估模型,中國人民大學科學研究基金面上項目,2019-2021,主持,在研
2. 社交網路中的空間自回歸模型:理論與套用研究,國家自然科學基金青年項目,2018-2020,主持,在研
3. 大數據驅動的網際網路信用評價模型,北京市社會科學基金青年項目,2018-2020,主持,在研
4. 網際網路信用評價中的非結構化數據融合研究,國家統計局一般項目,2017-2019,主持,結項
5. 大數據驅動的網際網路信用評價模型, 北京市優秀人才培養資助項目, 2017-2019, 主持,結項
6. 基於大規模社交網路的統計學模型,中國人民大學科學研究基金青年項目,2016-2017,主持,結項
7. 網際網路徵信中的信用評分模型,橫向課題,2016-2017,主持,結項
8. 網際網路徵信中的信用評分模型,橫向課題,2016-2017,主持,結項

開設課程

商業套用分析實踐,2020-至今
數理統計,2018-至今
時間序列分析,2018-至今
統計學,2017-至今
商務大數據案例分析,2016-至今
隨機分析選講,2015

學術獎勵

北京大學優秀博士生畢業論文(2015)
國家獎學金(2014,2010,2009)
北京大學學習優秀專項獎(2014)
北京大學王家蓉-王山獎學金(2013)
北京大學社會工作專項獎(2013)
北京市優秀畢業生(2011)
中國人民大學優秀科研成果獎, 2020
中國人民大學“傑出青年學者”, 2020至今

研究方向

超高維數據降維分析;複雜網路建模;網際網路徵信

論文成果

1. Zhu, Y., Huang, D.*, Gao, Y., Wu, R., Chen, Y., Zhang, B., Wang, H. (2021) Automatic, Dynamic, and Nearly Optimal Learning Rate Specification via Local Quadratic Approximation. Neural Networks. To Appear.
2. Zhu, Y., Deng, Q., Huang, D.*, Jing, B., Zhang, B.* (2021) Clustering based on Kolmogorov-Smirnov statistic with application to bank card transaction data. Journal of the Royal Statistical Society:Series C (Applied Statistics). To Appear.
3. Yu, L., Lu, W.*, and Huang, D. (2021) Modeling and Estimation of Contagion-Based Social Network Dependence with Time-to-Event Data. Statistica Sinica. To Appear.
4. Huang, D., Zhu, X.*, Li, R., Wang, H. (2021) Feature Screening for Network Autoregression Model, Statistica Sinica, 31,1-21.
5. Zhu, X., Huang, D.*, Pan, R., Wang, H. (2020) Multivariate Spatial Autoregressive Model for Large Scale Social Networks, Journal of Econometrics, 215(2), 591-606.
6. Su, L., Lu, W.*, Song, R., and Huang, D. (2020) Testing and Estimation of Social Network Dependence with Time to Event Data. Journal of the American Statistical Association. 115(530), 570-582.
7. Zhu, Y., Huang, D.*, Xu, W., & Zhang, B. (2020). Link prediction combining network structure and topic distribution in large-scale directed network. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 30(2), 169-185.
8. Huang, D., Wang, F*., Zhu, X., Wang, H.(2020) Two-Mode Network Autoregressive Model for Large-Scale Networks. Journal of Econometrics, 216(1), 203-219.
9. Chang X., Huang, D.*, Wang, H. (2019) A Popularity Scaled Latent Space Model for Large-Scale Directed Social Network. Statistica Sinica, 29(3), 1277-1299.
10. Huang, D., Lan, W., Zhang, H. H., & Wang, H. (2019). Least squares estimation of spatial autoregressive models for large-scale social networks. Electronic Journal of Statistics, 13(1), 1135-1165.
11. Huang, D., Zhou, J.*, and Wang, H. (2018)RFMS Method for Credit Scoring Based on Bank Card Transaction Data. Statistica Sinica, 28(4), 2903-2919.
12. Huang, D., Chang X.*, Wang, H. (2018) Spatial Autoregression with Repeated Measurements for Social Networks. Communication in Statistics-Theory and Methods, 47(15), 3715-3727.
13. Huang, D., Guan, G.*, Zhou, J., Wang, H. (2018) Network-based Naive Bayes Model for Social Network. Science China Mathematics, 61(4), 627-640.
14. Zhou, J., Huang, D.*, and Wang, H. (2017) A dynamic logistic regression for network link prediction. Science China Mathematics, 60, 165-176.
15. Huang, D., Yin, J., Shi, T., and Wang, H.* (2016) A statistical model for social network labeling. Journal of Business and Economic Statistics, 34(3), 368-374.
16. Huang, D., Li, R.*, & Wang, H. (2014). Feature Screening for Ultrahigh Dimensional Categorical Data with Applications. Journal of Business & Economic Statistics, 32(2), 237-244.
17. 黃丹陽,畢博洋,朱映秋(2021) 《基於高斯譜聚類的風險商戶聚類分析》,《統計研究》,已接收.
18. 黃丹陽,郭雁茹,姜光耀,田昆(2021) 《融合多維度線上特徵的餐飲商戶線下銷售額分析》,《行銷科學學報》,已接收.
19. 黃丹陽,畢博洋,苗玉茵(2020) 《雙模網路下基於節點流行度的潛在空間模型》,《統計研究》,37(3), 60-71.
20. 王曾,符國群,黃丹陽,汪劍鋒(2014)《國有企業CEO“政治晉升”與“在職消費”關係研究》,《管理世界》,5,157-171.

著作成果

呂曉玲,黃丹陽,《數據科學統計基礎》,中國人民大學出版社,2021年

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