潘雪

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所在单位：管理工程学院
职务：讲师
学历：博士研究生毕业
办公地点：阅江楼
性别：女
联系方式：x.pan@nuist.edu.cn
学位：哲学博士学位
职称：讲师（高校）
在职信息：在岗
毕业院校：英国雷丁大学

个人简介
研究方向
社会兼职
教育经历
工作经历
团队成员
其他联系方式
潘雪，女，2019年毕业于英国雷丁大学亨利商学院，现任管理工程学院经济统计系讲师，硕士生导师。2020年入选江苏省双创博士。主要从事消费者评论行为分析和社交网络分析等方面的研究，目前已在相关方向上发表SCI/SSCI检索论文15篇，在Web of Science数据库中被引次数300多次，H指数为9。教学上，主要承担数据挖掘与商务智能，数据科学导论等相关课程。
个人Google Scholar主页：https://scholar.google.com/citations?user=iOmb8m4AAAAJ&hl=en
联系方式：
阅江楼335
x.pan@nuist.edu.cn
部分代表论文：
Pan, X., Hou, L., Liu, K. (2020). The Effect of Product Distance on the WOM in Recommendation Network. Electronic Commerce Research.(SSCI, JCR-Q1, in press)DOI: https://doi.org/10.1007/s10660-020-09432-1
Pan, X.*, Hou, L. & Liu, K. (2020). Predicting the future increment of review helpfulness: An empirical study based on a two-wave dataset. The Electronic Library. (SSCI). (已正式接收，待发表)
Pan, X., Hou, L., Liu, K., & Niu, H. (2018). Do reviews from friends and the crowd affect online consumer posting behaviour differently? Electronic Commerce Research and Applications, 29, 102-112.(SSCI, JCR-Q1中科院2区)
Hou, L.,Pan, X., & Liu, K. (2018). Balancing the popularity bias of object similarities for personalised recommendation. European Physical Journal B, 91(3), 47.(SCI)
Pan, X.,Hou, L., & Liu, K. (2017). Social influence on selection behaviour: Distinguishing local-and global-driven preferential attachment. PLOS ONE, 12(4), e**.(SCI&SSCI)
Pan, X., Hou, L., & Liu, K. (July 2017) On the prediction of future helpfulness. In:Proceedings of International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences. Kyoto, Japan.
Pan, X., Hou, L., Stephen, M., Yang, H., & Zhu, C. (2014). Evaluation of scaling invariance embedded in short time series. PLOS ONE, 9(12), e116128. (SCI)
Pan, X., Hou, L., Stephen, M., & Yang, H. (2014). Long-term memories in online users' selecting activities. Physics Letters A, 378(35), 2591-2596.(SCI)

计算社会科学，电子商务，媒体营销，线上评论挖掘，消费者行为分析，交叉学科

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2016.1-2019.7
 英国雷丁大学 | 商业信息学 |  哲学博士 | 博士研究生 |  亨利商学院 

2015.3-2015.7
 Web Mining Lab | 香港城市大学  March. 2015 - July 2015 | Research assistant | 互联网挖掘实验室，担任研究助理。主要职责：建立网络爬虫，对社交媒体数据（TB级）进行抓取和存储、管理；设计合适的算法与模型对数据进行分析；整理、书写研究报告，发布研究结果。 

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邮箱:

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学位：哲学博士学位
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科学研究
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研究领域 暂无内容
论文成果 暂无内容
专利 暂无内容
著作成果 暂无内容
科研项目 暂无内容

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