近日，南京审计大学统计与数据科学学院讲师周灿、李南，联合黑龙江科技大学讲师王帅、东北师范大学教授王晓飞及北京工商大学教授郭建华，共同完成的学术论文“Learning Semi-parametric Tree Models from Mixed Data” 已在线发表于人工智能领域顶级期刊Artificial Intelligence (AIJ)。该研究聚焦于混合数据情形下的半参数树模型学习问题。在实际应用中，数据通常同时包含连续变量与有序变量，例如医疗诊断中的体征指标与疾病分级、金融风控中的连续评分与等级标签等。然而，现有多数结构学习方法主要针对纯连续或纯离散数据设计