2019年11月，ufc下注官方人工智能与数据科学应用实验室常务副主任、数据科学与智能决策研究所所长马宝君教授，以通讯作者身份在信息系统领域SSCI一区期刊Information Processing and Management 2019年第6期发表论文“On detecting business event from the headlines and leads of massive online news articles”（Information Processing and Management, Volume 56, Issue 6, 2019, 102086, ISSN 0306-4573, https://doi.org/10.1016/j.ipm.2019.102086）。
该论文从信息系统领域的技术视角出发，创新性地提出了一种“聚类-标注-分类”三步处理策略，用以从海量的在线新闻标题和导言中提取有关商业事件的高质量信息。该研究首先通过引入词嵌入方法将语料库中的所有关键词表示为词向量，进而基于词向量聚类将关键词形成类簇；接着邀请专家对每个特定商业事件对应的每组关键词进行标注；最后研究将商业事件提取信息作为分类器来探测在线新闻标题和导言的潜在事件。论文也通过大量丰富的数据实验验证了此研究所提出的方法比现有的相关方法具有更好的商业事件探测效果和性能。
Information Processing and Management是同时被SSCI和SCI检索的信息系统、图书馆情报、计算机科学领域一区权威学术期刊，2018年影响因子为3.892。该期刊致力于发表计算机与信息系统交叉领域的前沿原创研究，关注理论、方法或在一系列领域的应用研究，这些领域包括但不限于商业、市场营销、广告、社会计算与信息技术。
Yu Qian, Xiongwen Deng, Qiongwei Ye*, Baojun Ma*, Hua Yuan. On detecting business event from the headlines and leads of massive online news articles. Information Processing & Management, 2019, 56(6), Article ID: 102086. doi: 10.1016/j.ipm.2019.102086.
