会议通知
工程院院刊《工程管理前沿（英文）》和华中科技大学管理学院将于10月8日上午10:30-12:00在腾讯会议（ID：901 433 534，密码：1008），举办工程管理公益讲坛（四十六）——多视角图对比学习方法研究及其在推荐系统中的应用。
本期讲坛由华中科技大学管理系统工程研究中心主任、《Frontiers of Engineering Management》执行副主编王红卫教授主持，特别邀请湘江实验室副主任、西南财经大学大数据研究院院长寇纲教授做主题报告。
工程院院刊《工程管理前沿（英文）》
华中科技大学管理学院
2024年9月30日
会议议程
会议时间：10月8日上午10:30-12:00（北京时间）
腾讯会议ID：901 433 534，密码：1008
主持人：王红卫教授，华中科技大学
· 10:30-12:00
多视角图对比学习方法研究及其在推荐系统中的应用
嘉宾简介
寇纲，教授，博士生导师。现任全国政协委员、湘江实验室副主任、西南财经大学大数据研究院院长、国家级人才计划入选者、全国MBA教育指导委员会委员、国务院享受政府特殊津贴专家。主持多项国家社科基金重大项目、国家自科基金重点国际合作项目等基金项目。共发表论文100余篇，过去5年被他引万余次；多次主持荣获教育部自然科学一等奖，人文社科一等奖等奖励。
【报告摘要】
在数字化时代，推荐系统作为用户与信息的桥梁，在信息过滤和检索中发挥着不可替代的作用。它们在社交网络、电子商务以及新闻推荐等多个场景中不仅极大地提升了用户体验，也创造了巨大的经济和社会效益。传统推荐系统主要依赖于对用户与物品历史交互数据的建模，这导致交互数据的稀缺和冷启动问题成为制约推荐准确性和可靠性的主要瓶颈之一。为突破这一限制，引入额外的辅助信号，如社交网络信息、物品属性等，成为了提升推荐系统性能的有效途径。本文首先提出了一种多视角图对比表示学习方法，该方法采用自监督的框架，通过自适应地融合属性视角和结构视角，显著提升了图对比学习的节点表示能力。为解决推荐交互数据稀疏的问题，我们将用户社交网络和物品属性相似网络作为历史交互数据的辅助视角，利用多视角图对比表示学习有效整合多视角信息，从而提升推荐系统的性能和准确性。此外，针对推荐系统中的冷启动问题，我们提出了一种基于内容增强的在线知识蒸馏方法。该方法将物品的特征信号与协同过滤信号视作互补的信息源，通过跨模块的知识迁移，有效提升了新物品推荐的准确性。我们在多个真实公开数据集上进行了广泛的实验，实验结果验证了所提方法的有效性和优越性。
主持人简介
背景介绍
Frontiers of Engineering Management
工程管理公益讲坛
报名方式
Step1
填写报名信息
扫码填写报名信息
E-mail：fem@hust.edu.cn
Huijing HUANG（黄慧靖）
Tel：+86-10-58556289
