師資介紹

王子騫 助理教授

  • 研究室：4217
  • 校內分機：3802
  • 電子郵件：taylorwang@scu.edu.tw
  • 最高學歷：國立臺灣大學商學研究所博士
  • 115-迄今東吳大學資訊管理學系助理教授
  • 114-115東吳大學資訊管理學系專案助理教授
  • 113-114馬偕護專人工智慧暨醫療應用科助理教授
  • 111-113昱勝資訊股份有限公司顧問
  • 111-112財團法人商業發展研究院國際所數據創新科數據研究員
  • 107-110富邦人壽保險股份有限公司數據發展部數據應用科大數據分析師
大數據分析 決策支援系統 最佳化演算法 創業與創新管理 資料探勘與商業智慧
  1. Wang, Tzu-Chien*, Guo, R. S., Chen, C., & Li, C. K. (2025). Multi-Stage Data-Driven Framework for Customer Journey Optimization and Operational Resilience. Mathematics, 13(7), 1145. (SCI, 12/496, Mathematics,).
  2. Wang, Tzu-Chien* (2025). Assistive Health Technology and Human-Computer Interaction: Leveraging Social Media Data for Precision Health Management. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 18(2), 155-176. (SSCI, 44/175, REHABILITATION ).
  3. Wang, Tzu-Chien* (2025). An Explainable AI-Driven Framework Integrating SHAP and QFD for Transitioning from CRM to CJM in Customer-Centric Optimization. International Journal of Data Science and Analytics (EI, 128/258, COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS )
  4. Tsung-Hsi Wang , Wang, Tzu-Chien , Chia-Kai Li , LingI Hsu , Sheng-Mou Hou and Ruey-Shan Andy Guo (2025). Integrating Topic-Distribution Features into Forecasting and Inventory Optimization: Evidence from Taiwan’s Blood Supply System. Journal of the Formosan Medical Association (SCI, 60/333, MEDICINE, GENERAL & INTERNAL)
  5. Wang, T. C., Guo, R. S., & Chen, C. (2023). An Integrated Data-Driven Procedure for Product Specification Recommendation Optimization with LDA-LightGBM and QFD. Sustainability, 15(18), 13642. (SSCI, Impact Factor = 3.9) (*第一作者、通訊作者) 
  6. Wang, T. C. (2024). Deep Learning-Based Prediction and Revenue Optimization for Online Platform User Journeys. Quantitative Finance and Economics, 8(1), 1-28. (ESCI) (*第一作者、通訊作者)
  7. Wang, T. C. (2023). 整合數據驅動方法以進行稽核績效最佳化之稽核指派. 臺大管理論叢, 33(1), 1-37. (TSSCI優良期刊) (*第一作者、通訊作者)
 
  1. Yu-Hsiang Huang, Wang, Tzu-Chien, & Ruey-Shan Guo (2026, April). Deep Reinforcement Learning for Nurse Scheduling Optimization in Resource-Limited Healthcare Systems in Taiwan. In 2026 IEEE 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA). IEEE. (接受，尚未發表)
  2. Ten Jade Duann Soh, Ruey-Shan Guo & Wang, Tzu-Chien (2026, April). Date-Driven Large-Scale Airport Maintenance Rostering Analysis: Addressing Fairness and Computational Intractability Under Multi-constraints. In 2026 IEEE 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA). IEEE. (接受，尚未發表)
  3. Wang, T. C. (2025, May). Cross-Disciplinary Integration of Machine Learning and Heuristic Techniques for Enhanced Customer Insights. In 2025 European Conference on Communication Systems (ECCS) (pp. 87-92). IEEE.
  4. 蘇丹蕨、郭瑞祥、王子騫（2025年12月）。機場維修技術人員排班最佳化：多重限制求解研究。2025 管理創新及作業研究國際學術研討會暨第二十一屆台灣作業研究學會年會，台中市，台灣
  5. Bing-You Wu, Chien-Chang Yu, Wang, Tzu-Chien (2025, October). Intelligent and Automated Scheduling Frameworkfor Resident Physicians in Smart Healthcare, 2025 IEEE 7th Eurasia Conference on Biomedical Engineering, Healthcare and Sustainability (ECBIOS 2025), Kaohsiung, Taiwan. (接受，尚未發表)
  6. SHANG-JUNG CHUEH, YUAN-YU  CHANG * and Wang, Tzu-Chien. (2025, Aug). Small-Sample Customer Review Modeling in C2M Using PCA and LightGBM. ACM 2025 8th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2025), Tokyo, Japan. (接受，尚未發表)
  7. Wang, T. C.* (2024, December). Cross-Disciplinary Integration of Machine Learning and Heuristic Techniques for Enhanced Customer Insights. In Proceedings of the 2024 7th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference ACM (已接受，還未發表). (EI)
  8. Wang, T. C., Guo, R. S., & Chen, C. (2024, March). Integrating Latent Dirichlet Allocation and Gradient Boosting Tree methodology for insurance product development recommendation. In 2024 IEEE 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA). IEEE.
  9. Wang, T. C., Guo, R. S., & Chen, C. (2023, August). An Integrated Approach for Product Development using Latent Dirichlet Allocation and Gradient Boosting Decision Tree Methods.In 2023 IEEE 6th International Conference on Knowledge Innovation and Invention (ICKII)(pp. 197-202). IEEE.
  10. Wang, T. C., Guo, R. S., & Chen, C. (2022, August). Data Mining Methods to Support C2M Product-Service Systems Design and Recommendation System Based on User Value. In 2022 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)(pp. 1-9). IEEE.
  11. 王子騫、李文清(2021)。以資料探勘法建構 C2M 產品服務模式。2021年中華民國科技管理學會年會暨論文研討會發表之論文，東海大學管理學院.
  12. Wang, T. C., Guo, R. S., & Chen, C. (2021, Oct. 24-27). A Study On Online Platform Customer Journey And Channel Management With Data Analytics And Deep Learning. In 2021 INFORMS 2021.
  13. 洪迎禎、郭瑞祥、王子騫(2020)。深度學習在電商平臺中用戶行為預測之運用。2020年中國工業工程學會年會暨學術研討會，雲林科技大學.
 
  1. 農業部：農會智慧營運AI賦能平台：基於RAG技術之金融合規與供銷服務商品化及量能擴散計畫（2026/02/24～2026/12/31）。
  2. 114學年度，與「醫療財團法人台灣血液基金會」共同執行產學合作計畫「智慧排班系統」（2025/10/16～2026/06/30）。
  3. 114學年度「醫療財團法人台灣血液基金會」台灣各類血品捐供血韌性暨策略發展研究案共同主持人。
  4. 114學年度「醫療財團法人台灣血液基金會」台灣捐輸血及病人用血管理之現況及展望。
  5. 114學年度，與「馬偕紀念醫院」共同執行產學合作計畫「智慧化醫師輪訓及排班資訊系統」（2025/11/30～2026/09/30）。
  6. 國科會114年度產學技術聯盟合作計畫：高齡健康智慧醫養產學聯盟 (1/3) 共同計畫主持人。
  7. 台北外匯市場發展基金會：逆全球化趨勢下臺灣廠商供應鏈轉變的布局及風險管理。
  8. 國科會：整合深度學習和啟發式演算法進行產品規格最佳化推薦之研究(計畫編號：NSTC112-2410-H002-047-MY2)。
  9. 國科會：深度學習運用在線上平臺用戶旅程預測及收益最佳化之研究(兩年)(計畫編號：110-2410-H-002-034-MY2)。
  10. 經濟部技術處111年度科技專案計畫：AI+BI敏捷開發數據平台建置計畫(1/1)(111/04~111/12，計畫編號：111-EC-17-A-21-1797)。
  11. 經濟部工業局111年度專案計畫：消費數據驅動精準研發製造(C2M)推動計畫(2/4)(111/01~111/12，計畫編號：111121405)。
  12. 經濟部工業局110年度專案計畫：消費數據驅動精準研發製造(C2M)推動計畫(1/4)(110/01~110/12，計畫編號：110121405)。
 
  1. 顧客需求評估方法，發明專利，發布日期 2024/4 ，專利編號 TW202414306A