【快讯】实验室研究成果被数据挖掘权威学术会议CIKM和WSDM录用

近日，由实验室博士生夏家峰作为第一作者的长文《Incremental Graph Convolutional Network for Collaborative Filtering》被CIKM'21录用。该文在个性化推荐任务中设计了一个增量式的时间卷积网络来捕获用户交互序列中的时间信息，同时通过模型无关元学习来获取用户/物品的初始特征表示，通过广泛的实验证明了该方法的优越性。CIKM是数据挖掘领域权威国际学术会议，同时也是CCF B类推荐学术会议，本年度共收到投稿1251篇，录用271篇，录用率仅为21.7%。

与此同时，由实验室硕士生陈卓作为第一作者的长文《A Personalized Cross-Platform Post Style Transfer Method Based on Transformer and Bi-Attention Mechanism》被WSDM'22录用。该文关注于跨社交媒体内容分享现象，分析了用户跨社交媒体内容分享行为，提出了个性化的跨社交媒体post风格转化任务并设计了相应的风格转化模型。WSDM是数据挖掘领域权威国际学术会议，同时也是CCF B类推荐学术会议，本年度共收到投稿786篇，录用159篇，录用率仅为20.23%。