姜海博士现任清华大学工业工程系长聘副教授、博士生导师，运筹与统计研究所所长，人事处副处长（挂职），2016年获国家自然科学基金- 优秀青年科学基金（“优青”）资助。现任中国运筹学会-行为运作管理分会秘书长，中国运筹学会- 随机服务与运作管理分会理事，Computers & Industrial Engineering（IF=2.086，工业工程领域SCI期刊排名9/44）交通方向的分区编辑（Area Editor）。他的学术论文发表于《Operations Research》、《Transportation Science》、《Transportaton Research Part B》、《Transportaton Research Part A》、《Accident Analysis & Prevention》、《Naval Research Logistics》、《Operations Research Letters》等知名期刊。他擅长将消费者行为模型、数据挖掘技术和大规模优化方法三者结合，为企业提供数据驱动的决策工具，提高运营效益。

在加入清华大学以前，姜海博士在世博控股(Sabre Holdings)位于美国达拉斯的总部就职，为其子公司Sabre Travel Network （全球领先的民航解决方案提供商），Sabre Airline Solutions（全球领先的航空行业解决方案提供商） 和 Travelocity（美国领先的在线旅游门户） 提供研究支持，涉及机票、酒店和度假产品等诸多业务。此间，他推动完成了若干与消费者行为建模和推荐系统相关的研发项目，获得良好的收益。他因此于2009年获得CIO’ s Special Award for Exceptional Performance.

姜海博士的研究兴趣主要包括如下几个方面：

■ 交通系统的建模与优化：在城市、航空、铁路交通等领域，姜海博士积累了丰富的经验，如 车辆和人员的调度模型，收益管理，行程规划算法，驾驶员和旅客出行行为模型，动态交通分配（DTA），城市交通仿真等。他善于设计高效的数据结构和算法，并利用并行计算的 平台，来提升这些模型在大规模问题下的运行效率。除了以B2B的方式为企业提供这些领域的研究支持外，他还致力于利用移动互联网以B2C的方式为市民提供更便捷的交通服务 ，他领导开发的“摇摇公交”是AppStore唯一一款能够离线查询“地名到地名”公交地铁换乘方案的手机应用，支持全国300多个城市，累计安装 超过20万次。

■ 零售商的品类优化与定价：品类优化问题(Assortment Optimization Problem)是收益管理的经典问题.它研究零售商在满足运营约束的前提下,应如何从给定产品集合中选择一个子集提供给消费者,以最大化期望收益。我们针对消费者在面对细分产品时的选择行为，采用合适的离散选择模型建模，建立相应的优化模型并设计高效率的求解算法。

■ 用户行为的建模与分析：姜海博士擅长运用离散选择模型分析用户的选择偏好，如用户在互联网上购物时的产品选择偏好，旅客在市内（或城际）交通中 的出行模式选择偏好，消费者在零售店中购物的商品选择偏好，以及市民对交通政策（譬如，汽车限购）的偏好等。在充分认识了用户的选择行为后，他进一步构建相应的优化模型（ 如，最大化利润或转化率），并设计求解算法，为企业的运营提供定量的指导。此外，他的研究小组精通实验设计，特别是选择实验设计（Choice Experiment），的理论和方法，与企业合作开展了多项关于新产品、新服务的市场研究，在问卷的设计、发放和分析上积累了大量的实际经验。

■ 统计学模型与深度学习模型的应用：姜海博士善于综合运用经典的统计学模型和新兴的深度学习的方法解决不同领域的数据挖掘问题。譬如，他的研究小组（1）与国内外领先的互 联网企业建立了紧密的合作关系，通过分析和挖掘海量的用户浏览和点击数据，为这些企业设计了相关业务的产品推荐系统（Recommender Systems），给他们带来了巨大且可见的经济效益；（2）积极与国内领先的地图服务商合作，利用海量浮动车GPS数据开展大数据方面的研究，设计了相关的产品 原型，并推动了它们的商业应用；（3）与交通部门合作，利用深度学习模型对城市道路的路况进行短时预测