9月17日，国家自然科学基金委员会发布了“关于2020年度国家自然科学基金申请项目评审结果的通告”。方匡南教授申请的课题《基于多源信息融合的高维分类方法及其在信用评分中的应用》获得资助。
随着信息技术的发展，信息来源越来越多，建模时融合多种来源信息提升模型的表现是统计学和机器学习一个新的重要发展方向，本项目主要研究基于多源信息融合的高维分类方法及其在信用评分中的应用。从信息的种类和融合方式分为四个方面研究，包括：（1）针对隐私保护问题，研究基于分布式估计的融合多源概要信息的高维分类方法，能自动识别数据集间的同质性和异质性；（2）针对目标数据集建模，研究如何迁移学习其他相同或者相似任务的数据集信息，并区分不同来源信息重要程度，进行差别化迁移学习；（3）针对有标签信息不足时，研究融合无标签信息的高维多分类方法，将二分类问题推广到高维多分类问题；（4）理论联系实际，将本项目所提出的方法应用到我国实际信用评分中。本项目的成果将进一步丰富和发展多源信息融合的高维分类方法和理论，并有助于解决信用评分中的部分实际问题。
