方毅立，是计算机学院的一名杰出学者，他在商业与大数据交叉领域展开了深入研究。他针对众包这一新兴领域进行了四项重要研究。
首先，他围绕质量与成本关系，研究串谋质量和串谋行为发生的关联机理，同时研究了基于概念格的上下问感知的任务设计方法。这一成果被Michael Franklin教授（ACM Fellow，“Test of Time”奖获得者）发表在IEEE TKDE论文中正面引用，认为是计算候选实体集合的代表性方法。
其次，他围绕质量、成本及性能关系，研究面向众包任务的一种快速自动调度的协同方法及一种基于决策树的任务协同处理模式，这不仅优化处理成本和运行效率，还为众包平台带来了新的发展方向。
然后，他围绕质量与成本关系，进一步深入研究众包数据处理方法及评估理论。他初步求解了Jeannette M. Wing教授提出的“Five deep questions in computing”计算领域面临的一个难题之一，为解决实际问题提供了一定的思路和工具。
最后，他提出了一种基于用户苛刻度的情感挖掏方法，并提高情感挖掏准确度。此外，他还完成了一款校园问答平台，有望孵化相应智能教育服务企业。这些成果均发表在Information Sciences、AAAI、IJCAI、JCST及DSFAA、ESWA等国内外重要期刊和会议上共计发表20余篇相关论文，同时获ChineseCSCW2017最佳论文，此外申请专利5项（授权3项）。
此外，本人申请并主持国家自然科学基金（面上项目）及浙江省自然科学基金（重点项目）各一项，并作为第一参与人参与国家重点研发项目、国家自然基金（培育计划），浙江省自然基金（重点项目）等项目各一项。
