計軟學院學術論文被「智能推薦」領域頂級國際學術期刊和會議錄用

近日，計算機與軟體學院劉杜鋼（Dugang Liu，博士生，2019級）、陳憲聰（Xiancong Chen，碩士生，2018級）、黎琳（Lin Li，碩士生，2020屆）和林晶（Jing Lin，碩士生，2018級）參與合作完成的三篇學術論文被「智能推薦」領域的頂級國際學術期刊和會議錄用（發表）。

指導老師為：明仲教授，潘微科副教授。

論文1：

Dugang Liu（劉杜鋼）, Pengxiang Cheng, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan* and Zhong Ming*. A General Knowledge Distillation Framework for Counterfactual Recommendation via Uniform Data [C]. In: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (ACM SIGIR), Xi&, Lin Li（黎琳）#, Weike Pan* and Zhong Ming*. A Survey on Heterogeneous One-Class Collaborative Filtering [J]. ACM Transactions on Information Systems (ACM TOIS), 38(4):35:1-35:54, July 2020.

論文連結：***估計1-2周內會有官方連結，昨天剛提交proof-reading版本的檢查結果***

在該期刊論文中，針對推薦系統中一個較新的研究問題，即「異構單類協同過濾」（Heterogeneous One-Class Collaborative Filtering, HOCCF），從基於分解的方法、基於遷移學習的方法和基於深度學習的方法三個角度對已有的工作做了較為詳細的綜述（長文，54頁），並從技術、數據、可解釋性和安全四個角度對未來工作做了展望。註：經初步查詢，這一研究問題的英文表述（Heterogeneous One-Class Collaborative Filtering）也由我院師生於2016年在人工智慧領域的知名國際雜誌IEEE Intelligent Systems中首次使用。

經初步統計，該論文是ACM TOIS自1983年創刊以來接收的第三篇以深圳大學為第一作者和第一單位的學術論文。註：2019年我院師生以深圳大學為第一作者和第一單位在該期刊上發表了兩篇學術論文。

論文3：

Jing Lin（林晶）, Weike Pan* and Zhong Ming*. FISSA: Fusing Item Similarity Models with Self-Attention Networks for Sequential Recommendation [C]. In: Proceedings of the 14th ACM Conference on Recommender Systems (ACM RecSys), Rio de Janeiro, Brazil, September 22-26, 2020.

論文連結：***可以等camera-ready version提交後公布，8月10日之前***

在該會議論文中，針對推薦系統中一個重要的研究問題，即「序列推薦」（Sequential Recommendation），設計了一個新的基於深度學習的推薦方法，能較好的捕捉和平衡用戶的全局偏好和局部偏好，在多個數據上的實驗表明與主流推薦算法相比有較為顯著的效果提升。

經初步統計，該論文是ACM RecSys自2007年首次舉辦以來接收的第一篇以深圳大學為第一作者和第一單位的長文學術論文（long paper）。註：2019年我院師生以深圳大學為第一作者和第一單位在該會議上發表了第一篇短文學術論文（short paper）。

以上工作獲得了國家自然科學基金面上項目和重點項目等的資助，得到了計算機與軟體學院實驗中心老師在GPU伺服器等計算資源方面的支持。論文的錄用和發表也得益於計算機與軟體學院在內涵式發展等方面的一系列重要舉措。計算機與軟體學院潘微科副教授和明仲教授為論文的共同通訊作者。

特向劉杜鋼、陳憲聰、黎琳和林晶四位研究生表示祝賀！也向華為諾亞方舟實驗室（合作單位）的相關科研人員以及參與討論/協助的我院學生（何銘凱、馬萬綺和曾楚倩）等表示感謝！

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附：相關期刊和會議簡介

ACM SIGIR（International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval，https://sigir.org/sigir2020/）是由美國計算機學會（ACM）出版的重要國際會議。該會議被中國計算機學會（CCF）推薦為「資料庫/數據挖掘/內容檢索」領域的A類國際學術會議（https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/DM_CS/）。

ACM TOIS（ACM Transactions on Information Systems，https://tois.acm.org/）是由美國計算機學會（ACM）出版的SCI核心期刊。該期刊被中國計算機學會（CCF）推薦為「資料庫/數據挖掘/內容檢索」領域的A類國際學術期刊（https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/DM_CS/）。

ACM RecSys（ACM Conference on Recommender Systems， https://recsys.acm.org/recsys20/）是智能推薦領域唯一以「推薦系統（Recommender Systems）」命名的國際會議，理論與實踐並重，在工業界和學術界有很大的影響力（如2019年有約900人參加，其中近3/4來自工業界），每年僅錄用數十篇長文學術論文（long paper）。