郑爽，中国人民大学商学院讲师。曾任美团NLP算法工程师（L8），从事大语言模型、搜索与推荐算法、知识图谱等方向的研发工作。具备丰富的产业与科研经验，以及计算机与管理的交叉背景。当前研究聚焦于领域知识增强大模型、平台治理、人机协同决策等前沿问题，致力于推动复杂系统中领域知识与人工智能技术的深度融合，构建可信、可控的高质量人机协同智能决策体系。在学术方面，在UTD24期刊《Marketing Science》发表论文1篇，在自然语言处理领域顶级国际会议（COLING、NAACL）发表论文2篇，研究成果涵盖管理理论探究、算法设计创新及工程应用落地。

主要教育经历

2021年-2025年   大连理工大学          管理科学与工程         博士

2023年-2024年   新加坡南洋理工大学    信息系统          CSC联合培养博士

2012年-2015年   大连理工大学          管理科学与工程         硕士

2008年-2012年   大连理工大学          软件工程                   本科

主要工作经历

2017年-2021年    美团              算法专家

2015年-2017年    SAP中国       算法工程师

领域知识增强大模型、平台治理、人机协同决策

大语言模型与营销（待开）

主要学术论文

• Zheng, S., Tong, S., Kwon, H. E., Burtch, G., & Li, X. (2025). Frontiers: Recommending What to Search: Sales Volume and Consumption Diversity Effects of a Query Recommender System. Marketing Science, 44(3), 516-524.

• Li, Z.*, Zheng, S.*, Xiao, J., Li, X., & Wang, L. (2025, January). UCTG: A Unified Controllable Text Generation Framework for Query Auto-Completion. In Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics: Industry Track (pp. 679-688).

• Bu, J.*, Ren, L.*, Zheng, S.*, Yang, Y., Wang, J., Zhang, F., & Wu, W. (2021). ASAP: A Chinese Review Dataset Towards Aspect Category Sentiment Analysis and Rating Prediction. In Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pages 2069–2079, Online. Association for Computational Linguistics.

* Equal Contribution.