软件学院本科生在人工智能领域顶级会议AAAI 2021发表论文

文:张诗晗 图:郑雨嘉 / 来源:软件学院 / 2021-05-26 / 点击量:2483

  近日,我校信息与软件工程学院2017级本科生郑雨嘉、刘思逸的论文“Cold-Start Sequential Recommendation via Meta Learner”被人工智能领域顶级会议AAAI 2021 (CCF A)正式接受,并在会议中做了相关报告。郑雨嘉为该论文的第一作者,刘思逸为第二作者,电子科技大学为第一作者单位。

  该论文专注于解决序列推荐场景中的冷启动问题,提出了一个基于元学习的冷启动推荐框架。序列推荐旨在根据用户的历史行为序列捕获用户的动态偏好,是大多数在线推荐场景的关键组成部分。然而,之前的大多数序列推荐方法因为高度依赖于数据量的支持,在推荐冷启动项目时常常陷入困境。此外,由于缺少额外的辅助信息,传统的冷启动推荐方法也无法很好地适用于该场景。该论文提出了一种基于元学习的冷启动序列推荐框架“Mecos”,以缓解序列推荐中项目冷启动问题。该框架能够有效地从有限的交互中提取用户偏好,学习将目标冷启动项目与潜在用户匹配,轻松地集成现有的基于神经网络的模型。在3个数据集上进行的大量实验验证了“Mecos”的优越性,与最先进的基线方法相比,在 HR@10 的平均改进高达99%、91% 和70%。

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图1  序列推荐的元学习任务设置

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图2. Mecos框架图

  AAAI是人工智能领域的国际顶级会议之一,也是中国计算机学会(CCF)分类的A类会议。根据CCF分类标准定义:“A类会议指国际上极少数的顶级学术会议,鼓励我国学者去突破”。郑雨嘉、刘思逸同学于大二开始加入实验室进行相关领域的研究,在饶云波、刘峤等老师的指导下发表了多篇论文。其中郑雨嘉同学致力于机器学习与数据挖掘领域的研究,以第一作者或通讯作者身份发表会议论文5篇,其中2篇为领域顶级会议,获得美国伊利诺伊大学香槟分校全奖博士、卡内基梅隆大学半奖硕士等offer,毕业后将赴卡内基梅隆大学深造。


编辑:杨棋凌  / 审核:林坤  / 发布者:陈伟