新加坡南洋理工大学（NTU）博士（PhD）申请攻略导师简介

导师简介

如果你想申请新加坡南洋理工大学数学科学学院的博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析南洋理工大学的Professor Xiaohui Bei的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

导师现任新加坡南洋理工大学数学科学学院副教授，2012年获清华大学信息科学与技术学院博士学位。导师长期从事计算机算法在经济领域的应用研究,在算法博弈论和机制设计等方面做出重要贡献,发表论文30余篇,其中4篇被CCF推荐,8篇被SCI和EI收录。导师曾获IEEE ICDE年会最佳论文提名(2014年)、新加坡青年科学家奖(2016年)、新加坡优秀教师奖(2021年)等荣誉。导师研究成果在算法设计、机制实现等方面具有原创性突破,对网络经济、电子商务、拍卖设计等领域产生重要影响。

研究领域

教授的研究兴趣主要集中在算法博弈论和机制设计领域。他深入研究资源分配的效率和公平性问题，尤其关注如何在计算限制下设计高效和公平的分配机制。此外，他还对市场设计、社会选择理论以及合作博弈论等方面进行了探索和研究。教授在这些领域发表了多篇重要论文，并对相关理论和应用产生了显著影响。

研究分析

Optimal and truthful assignment without money,发表于AAAI 2016。本文研究了配对市场中的资源分配问题,设计了在没有货币交换条件下实现公平有效配对的新机制。该机制克服了传统配对机制中存在的一些缺陷。

Cost sharing mechanisms for strategic network formation,发表于ACM EC 2015。论文探讨了网络形成过程中的成本分担机制设计,以激励节点形成社会最优网络。文中设计的预算约束下的近似最优机制,对复杂网络中的成本分担研究具有重要意义。

Optimal dynamic pricing for spatially discriminatory congestion pricing,发表于Transportation Research Part B: Methodological 2015。该文研究了具有空间歧视的动态交通拥堵定价问题,给出了最大化整体社会福利的最优动态定价方案。

Online incentive-compatible recommendation services,发表于IJCAI 2015。论文设计了一个在线的可激励相容的个性化推荐系统,该系统可以诱导用户如实反映偏好,从而产生更准确的推荐结果。

Facility location selection and pricing on spatial networks,发表于ACM EC 2014。本文考虑了设施选址和定价问题在空间网络环境中的扩展,研究了基于网络效应的策略选择问题,给出了系统收益最大化的定价和选址方案。

项目分析

新加坡国家研究基金(NRF)资助项目“网络化博弈中的策略行为”,2019年1月-2022年12月。该项目研究了不同网络特性条件下,博弈参与者的最优策略和网络效应。

新加坡教育部(MOE)资助项目“供应链信息共享中的博弈行为”,2017年5月-2019年12月。该项目专注于供应链环境下信息共享对系统效率的影响,分析参与者信息披露的博弈策略。

中国国家自然科学基金资助项目“移动互联网环境下的博弈论研究”,2014年1月-2017年12月。该项目研究移动互联网中的网络效应,设计了基于博弈论的网络定价和营销策略。

研究想法

一、基于博弈的供应链可持续发展模型

• 构建考虑环境因素的多阶段博弈模型,分析供应链中的策略互动
• 设计机制激励企业采取环保的生产方式,实现供应链的绿色协调
• 探究不同的环境管制方式对供应链协作和社会福利的影响

二、区块链技术在网络拍卖中的应用

• 基于区块链的去中心化网络拍卖系统设计
• 通过智能合约实现拍卖交易的公平透明
• 分析区块链环境下的最优拍卖策略

三、基于深度强化学习的电商推荐系统

• 设计基于强化学习的动态推荐系统框架
• 开发深度神经网络 approximate 目标函数
• 在线学习优化商品推荐策略,提升用户体验

四、面向不对称信息场景的博弈机制

• 分析不同信息条件下参与者的博弈行为
• 设计适应信息动态变化的机制
• 通过机器学习预测参与者类型,实现个性化机制

申请建议

1、系统学习算法设计与分析

• 重点学习动态规划、线性规划等算法设计方法

• 实现典型算法加深理解,如匈牙利算法、网络流算法等

• 学习C++、Java等语言,编写算法程序实现

2、全面了解机制设计理论

• 详细阅读机制设计入门经典著作《Algorithmic Game Theory》

• 学习博弈论数学模型方法,掌握纳什均衡等概念

• 实现典型拍卖机制、投票机制的程序仿真

3、密切跟踪导师研究进展

• 常规浏览导师个人主页和Google Scholar

• 重点阅读导师过去一年的主要论文成果

• 整理相关论文的思路、方法与创新之处

4、撰写高质量研究计划书

• 围绕导师最近研究方向,设计具创新性的研究议题
• 撰写包含问题背景、技术路线、预期结果的完整框架
• 在文献综述和模型分析部分展现出色的学术功底