教师介绍

赵晓航



姓名:



赵晓航

最后学位: 博士
职称: 助理教授
公共职务:  
导师岗位:  硕导
办公室: 405
电话: 
Email: xiaohangzhao@mail.shufe.edu.cn





个人简介

赵晓航，上海财经大学信息管理与工程学院常任轨助理教授。2021年毕业于美国特拉华大学，获金融服务分析专业博士学位。目前主要研究方向为金融科技，关注深度学习技术在金融科技领域中的各类应用，研究主题包括金融文本挖掘、智慧医疗、误信息管理等。欢迎志趣相投的同仁和学生与我联系！


教授课程

《Python程序设计》；《智能商务》；《计算思维导论》；《高级商务智能》


教育背景

2008年9月 - 2012年6月 中国人民大学，金融工程，经济学学士

2012年9月 - 2016年6月 美国特拉华大学，经济学，硕士

2016年9月 - 2021年6月 美国特拉华大学，金融服务分析，博士


研究项目

  1. 2024《基于多源数据和深度学习的行业分类方法研究》，主持 ，国家自然科学基金项目（2024110530）
  2. 2023《信管-国金-信息技术产业行业指数研发》，主持 ，校企合作项目


发表论文

  1. Zhao, X., Fang, X., He, J., & Huang, L. (2023). Exploiting Expert Knowledge for Assigning Firms to Industries: A Novel Deep Learning Method. MIS Quarterly, 47(3), 1147–1176. https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/17171
  2. Zhang, H., Zhao, X., Fang, X., & Chen, B. (2023). Proactive Resource Request for Disaster Response: A Deep Learning-Based Optimization Model. Information Systems Research, 35(2), 528–550. https://doi.org/10.1287/isre.2022.0125
  3. Fang, X., Che, S., Mao, M., Zhang, H., Zhao, M., & Zhao, X. (2024). Bias of AI-generated content: An examination of news produced by large language models. Scientific Reports, 14(1), 5224.  https://doi.org/10.1038/s41598-024-55686-2
  4. Xie, J., Zhao, X., Liu, X., & Fang, X. (2022). Care for the Mind Amid Chronic Diseases: An Interpretable AI Approach Using IoT. INFORMS Workshop on Data Science.
  5. Fang, X., Zhao, X., He, J., & Liu Sheng, O. R. (2019). A Deep Learning Approach to Industry Classification. INFORMS Workshop on Data Science.


工作论文

  1. Xie, J., Zhao, X., Liu, X., & Fang, X. Care for the Mind Amid Chronic Diseases: An Interpretable AI Approach Using IoT. 
  2. Mao, M., Zhao, X., & Fang, X. Early Detection of Misinformation for Infodemic Management: A Domain Adaptation Approach
  3. Zhao, X., Fang, X., He, J., & Sheng, O. A Novel Document Embedding Approach to Industry Classification
  4. Zhao, X., Deng, Y., He, J., & Fang, X. SPARSE: Session-based Personalized and Attribute-aware Recommendation based on Synergy Effects.
  5. Li, Q., Han, X., Zhao, X., Fang, X., Liu, L., & Huang, H. Think as a Doctor: Embracing Prognostication and Patient Heterogeneity for Interpretable Mortality Prediction


荣誉奖励

  1. 2025 Best Paper Award, The Hawaii International Conference on System Sciences
  2. 2022 Best Complete Paper Nominee, INFORMS Workshop on Data Science
  3. 2020 One of the seven finalists in the CMS Artificial Intelligence Health Outcomes Challenge
  4. 2019 Best Paper Award, INFORMS Workshop on Data Science



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