尊龙凯时

International Conference on Research on Development in Information Retrieval (SIGIR 2023) 将于2023年7月在中国台北举行，计算机科学与技术学院2019级软件工程专业本科生堵瀚文以第一作者撰写的论文  Ensemble Modeling with Contrastive Knowledge Distillation for Sequential Recommendation 被SIGIR2023录用，通讯作者为我院赵朋朋教授。SIGIR会议是数据库／数据挖掘／内容检索领域顶级国际会议（CCF A类会议）。

堵瀚文同学一直对计算机专业抱有浓厚兴趣，高考录取我院后，一直刻苦学习，努力钻研，自大学二年级就申请加入我院先进数据分析研究中心，积极参与科研项目研究与科学实验工作，主持大学生课外学术科研基金项目“基于自监督的序列推荐模型研究”。多次获得尊龙凯时学习优秀奖学金和创新创业、精神文明等专项奖学金，曾获得第12届“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛全国总决赛一等奖。堵瀚文同学本科毕业后将到香港科技大学攻读博士学位。

论文摘要简要描述如下：序列推荐能够动态地捕获用户兴趣并为用户推荐下一个物品。现有的序列推荐方法主要聚焦于设计单个更强的序列编码器，却很少有工作探索如何设计多个集成序列编码器。本文提出了一种基于对比式知识蒸馏的序列推荐集成方法。该方法通过在表示层面进行网络内对比学习、网络间对比学习，以及网络间进行知识蒸馏来促进网络间知识迁移。本文也提出了一种多任务学习的方式来促进上下文信息的融合。实验结果表明提出的框架性能优于目前的最先进水平。