2019年6月20日上午9点，国家重点研发计划课题“研究基于社会状态监测大数据的假释、暂予监外执行人员的矫正智能决策技术”课题进度会在山东大学哲社学院顺利召开。会议由山东大学信息科学与工程学院副教授杨阳主持，参与本次会议的是各子课题承担单位负责人及课题组成员。

本次会议的主要内容是参与课题的各单位协调工作进度和任务衔接情况，提交财务执行进度报告、项目进展报告，并共同商讨课题在目前研究过程中遇到的关键性问题、技术瓶颈以及相应的解决方案，以此形成会议纪要，提交项目牵头单位。

会上，参与课题的各高校和公司代表汇报了课题的阶段性成果和研究进展。其中，山东大学哲社学院、司法社会工作研究中心的杨丽婷重点介绍了关于“社区服刑人员再犯罪因素”调查的问卷设计、在济南市历下区司法局等试点单位调查的过程，重点汇报了调查的结果分析以及未来工作计划。复旦大学的邱锡鹏汇报了语义理解算法研究，保证入库矫正案例语义标记准确率大于90%，以期基本实现矫正方案大数据智能推荐算法。北京众谱达科技有限公司的张现杰介绍了整个采集系统包含的模块、对采集系统结构的整理以及人员编码的规范。中电科新型智慧城市研究院的何耀彬对案例库系统的构建、存储、管理进行了说明。迈力特通信有限公司的邹莉洁汇报了通过建立案例智能库，根据社区服刑人员犯罪类型、心理状况和家庭状态等方面智能推荐个性化的矫正案例。山东大学信息学院的王家德对该项目目前取得的重要进展及成果、课题经费支出情况以及任务指标完成情况等进行了总体汇报。

“研究基于社会状态监测大数据的假释、暂予监外执行人员的矫正智能决策技术”是2018年立项的科技部国家重点研发计划项目，由山东大学信息学院和哲社学院的杨阳、季伟和付立华老师牵头负责和重点参与，由复旦大学等高校以及国内多家高科技企业共同参与。该课题以再犯罪影响因子及动态模型为理论基础，拟通过采集社区矫正人员的行为、心理及社会状态数据，构建可自动进化学习的矫正案例库和再犯罪案例库，利用机器学习算法实现矫正方案和帮扶方案的个性化推荐，并通过试点应用对项目成果进行检验。该课题属学科交叉项目，打破专业壁垒，促进不同学科之间的交流和沟通，且跨学科合作优势明显，共建共享学科资源。整个项目团队在人工智能技术、大数据、司法社会工作、心理学、犯罪学等方面具备较高技术实力和行业地位，多项研究成果已在司法实践中发挥了积极作用，为国家司法行政部门呈现决策参考，倡导积极的社会政策。另外，该项目聚焦于山东大学的“服务山东”战略，密切跟踪社会发展和需求变化，大家能够主动“走出去”为山东省乃至全国的社会发展提供个性化、精准化、订单化服务，在服务社会和成果转化方面发挥了重要作用。