随着数字技术的发展，社会经济活动场景呈现复杂化；但同时，各种异质场景的联系也逐渐建立，为复杂异质场景的管理研究提供了机会。复杂异质场景间的影响机制、知识价值、管理意义是一个有待探索且富有挑战的研究方向。本研究分别针对复杂异质管理场景中“行为-用户-场景”三个层面的知识发现、表征学习、迁移应用、管理实践，提出和设计了多层次场景驱动的智能算法和决策优化。具体地，研究解决了用户异质行为间的关系挖掘和协同学习预测，异质用户间的行为均衡优化，异质场景间的行为知识单向与双向的迁移和应用问题。创新设计的研究方法和系列有意义的研究结论在互联网金融、电子商务等多种复杂异质场景中得到了有效验证。