毕建武

管理学博士、副教授、博士生导师

伟德BETVLCTOR百名青年学科带头人培养计划入选者

【师生开放交流时间】

星期三 9:00-12:00

【办公地点】

418 办公室

【联系方式】

jianwubi@126.com

jwbi@nankai.edu.cn

【研究领域】

旅游数据分析与挖掘、人工智能+旅游、旅游预测

【招生信息】

旅游管理全日制博士、旅游管理全日制硕士、旅游管理非全日制硕士

【教育背景】

2015年9月—2019年7月东北大学工商管理学院，管理学博士

2017年9月—2018年9月新加坡南洋理工大学，联合培养博士研究生

【工作经历】

2022年12月——至今 伟德BETVLCTOR，副教授、博士生导师

2022年09月——至今 伟德BETVLCTOR，副教授、硕士生导师

2022年01月——至今 伟德BETVLCTOR，副教授

2019年08月——2022年12月 伟德BETVLCTOR，博士后

【主持科研项目】

1. 国家自然科学基金面上项目，72471126，多源多模态数据情境下基于联邦学习的旅游需求预测方法研究，2025-2028，项目负责人；

2. 国家自然科学基金青年项目，72101124，概念漂移下基于多源异构数据的旅游需求迁移集成预测方法研究，2022-2024，项目负责人；

3. 国家社科基金优秀博士论文出版项目，21FYB066，基于在线评论情感分析的服务属性分类及服务要素配置方法研究，2021-2022，已结项，项目负责人；

4. 教育部社科重大课题，23JZD014，数字文旅的理论逻辑与现实路径研究，2024-2026，子课题负责人；

5. 教育部人文社科青年项目，20YJC630002，基于在线评论/评价的大众消费产品竞争态势分析及改进方法研究，2020-2023，已结项，项目负责人；

6. 博士后特别资助项目，2020T130318，在线评论驱动下基于竞争情形的产品改进方法研究，2020-2022，已结项，项目负责人；

7. 博士后面上项目，2019M661000，基于在线评论/评价的酒店服务改进方法研究，2020-2022，已结项，项目负责人；

8. 伟德BETVLCTOR文科发展基金科学研究类项目，ZX20210067，竞争视角下基于在线评论挖掘的旅游产品改进方法研究，2021-2023，已结项，项目负责人

9. 中央高校基本科研业务经费，63202074，基于在线评论的旅游产品竞争者识别及设计方法研究，2020-2021，已结项，项目负责人；

【参加科研项目】

1. 国家自然科学基金面上项目，数智赋能的旅游记忆营销：理论、机理及策略；

2. 国家自然科学基金面上项目，基于联邦机器学习和相似案例特征挖掘的智能决策方法及应用研究；

3. 国家自然科学基金面上项目，恣纵背后：基于元需求的旅游消费行为及供给侧改革对策构建路径研究；

4. 国家自然科学基金面上项目，面向多视角决策支持的基于在线评论的群体偏好分析方法研究

【出版专著】

毕建武，《服务属性分类与服务要素配置——基于在线评论情感分析的方法》，2022，中国社会科学出版社.

【学术论文】

在《Tourism Management》、《Annals of Tourism Research》、《Journal of Travel Research》等国内外重要学术期刊上发表论文40余篇，其中，ABS 4论文10篇。发表的论文在Google学术中引用2200余次，入选ESI热点论文2篇、ESI高被引论文4篇。近几年发表的部分论文如下：

       ·2024年

1. Bi, J. W., Zhu, X. E., & Han, T. Y. (2024). Text Analysis in Tourism and Hospitality: A Comprehensive Review. Journal of Travel Research, 0472875241247318. (ABS 4)

2. Han, T. Y., Bi, J. W.*, Wei, Z. H., & Yao, Y. (2024). Visual cues and consumer's booking intention in P2P accommodation: Exploring the role of social and emotional signals from hosts' profile photos. Tourism Management, 102, 104884. (ABS 4)

3. Chen, D., Zhang, W., Bi, J. W.*, Qiu, H., & Lyu, J. (2024). Hosts’ online affinities and their impacts on the number of online reviews on peer-to-peer platforms. Tourism Management, 100, 104817. (ABS 4)

4. Bi, J. W., Wang, Y., Han, T. Y., & Zhang, K. (2024). Exploring the effect of “home feeling” on the online rating of homestays: A three-dimensional perspective. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 36(1), 182-217. (ABS 3)

5. Bi, J. W., Han, T. Y., & Yao, Y. (2024). Collaborative forecasting of tourism demand for multiple tourist attractions with spatial dependence: A combined deep learning model. Tourism Economics, 30(2), 361-388.

6. Han, T. Y., & Bi, J. W.* Yao, Y. (2024). Employee Recommendation and Financial Performance: Evidence from Tourism and Hospitality Industry. Cornell Hospitality Quarterly, 19389655241268087.

7. Han, T. Y., Bi, J. W.*, & Yao, Y. (2024). Exploring the antecedents of airline employee job satisfaction and dissatisfaction through employee-generated data. Journal of Air Transport Management, 115, 102545.

  ·2023年

1. Yao, Y., Han, T. Y., & Bi, J. W.* (2023). The role of employee loyalty in online reputation: evidence from tourism and hospitality sector. International Journal of Contemporary Hospitality Management, online. (ABS 4)

2. Bi, J. W., Han, T. Y., & Yao, Y. (2023). Fine-grained tourism demand forecasting: A decomposition ensemble deep learning model. Tourism Economics, 29(7), 1736-1763.

3. Bi, J. W., Han, T. Y., Yao, Y., & Yang, T. (2023). Tourism demand forecasting under conceptual drift during COVID-19: an ensemble deep learning model. Current Issues in Tourism, 1-20.

4. Han, T. Y., & Bi, J. W.* (2023). Exploring the asymmetric relationships between satisfaction factors and overall employee satisfaction in the airline industry. Current Issues in Tourism, 1-20.

5. Li, C., Ji, M., McCabe, S., & Bi, J. W.* (2023). Fantasy curiosity: a new theoretical perspective to understand anime pilgrimage. Current Issues in Tourism, 1-19.

·2022年

1. Bi, J. W., Li C., Xu H. & Li, H. (2022). Forecasting daily tourism demand with big data: An ensemble deep learning method. Journal of Travel Research, 61(8), 1719-1737. (ABS 4)

2. Chen, D., & Bi, J.W. * (2022). Cue congruence effects of attribute performance and hosts’ service quality attributes on room sales on peer-to-peer accommodation platforms. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(10), 3634-3654. (ABS 3)

3. Bi, J.W., Han, T. Y., Yao, Y., & Li, H. (2022). Ranking hotels through multi-dimensional hotel information: a method considering travelers’ preferences and expectations. Information Technology & Tourism, 24(1), 127-155.

4. He, L. Y., Li, H.*, Bi, J.W., Yang, J. J., & Zhou, Q. (2022). The impact of public health emergencies on hotel demand-Estimation from a new foresight perspective on the COVID-19. Annals of Tourism Research, 94, 103402. (ABS 4)

5. Chang, J. L., Li, H.*, & Bi, J.W. (2022). Personalized travel recommendation: a hybrid method with collaborative filtering and social network analysis. Current Issues in Tourism, 25(14), 2338-2356.

·2021年

1. Bi, J. W., Li, H., & Fan, Z. P. (2021). Tourism demand forecasting with time series imaging: A deep learning model. Annals of Tourism Research, 90, 103255. (ABS 4)

2. Gao, G. X., & Bi, J. W. * (2021). Hotel booking through online travel agency: Optimal Stackelberg strategies under customer-centric payment service. Annals of Tourism Research, 86, 103074. (ABS 4)

3. Cheng, H., Liu, Q., & Bi, J. W. * (2021). Perceived crowding and festival experience: The moderating effect of visitor-to-visitor interaction. Tourism Management Perspectives, 40, 100888.

·2020年

1. Bi, J. W., Liu, Y., & Li, H. (2020). Daily tourism volume forecasting for tourist attractions. Annals of Tourism Research, 83, 102923. (ABS 4, ESI高被引论文)

2. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Zhang, J. (2020). Exploring asymmetric effects of attribute performance on customer satisfaction in the hotel industry. Tourism management, 77, 104006. (ABS 4, ESI高被引论文)

3. Bi, J. W., Han, T. Y., & Li, H. (2020). International tourism demand forecasting with machine learning models: The power of the number of lagged inputs. Tourism Economics, 28(3), 621-645.

4. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2020). Crowd intelligence: Conducting asymmetric impact-performance analysis based on online reviews. IEEE Intelligent Systems, 35(2), 92-98.

5. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2020). A deep neural networks based recommendation algorithm using user and item basic data. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 11(4), 763-777.

·2019年

1. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Zhang, J. (2019). Wisdom of crowds: Conducting importance-performance analysis (IPA) through online reviews. Tourism Management, 70, 460-478. (ABS 4, ESI高被引/热点论文)

2. Bi, J. W., Liu, Y., Fan, Z. P., & Cambria, E. (2019). Modelling customer satisfaction from online reviews using ensemble neural network and effect-based Kano model. International Journal of Production Research, 57(22), 7068-7088. (ABS 3)

3. Bi, J. W., Liu, Y., & Fan, Z. P. (2019). Representing sentiment analysis results of online reviews using interval type-2 fuzzy numbers and its application to product ranking. Information Sciences, 504, 293-307.

【获奖情况】

2022年12月 伟德BETVLCTOR优秀博士后

2022年8月 全国旅游管理博士后学术论坛优秀成果奖

2018年10月 博士研究生国家奖学金

2017年10月 博士研究生国家奖学金

2015年1月 辽宁省优秀毕业生

2013年10月 硕士研究生国家奖学金

【社会兼职】

1. 教育部研究生学位论文评审专家；

2. 学术桥人才评审项目组评审专家；

3. 中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会理事；

4. 中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会理事；

5. TM, ATR, IJHM, IJCHM等20余种SSCI/SCI期刊的论文评审专家

（更新于2024年8月26日）