WSDM2022「時間檢驗獎」揭曉 天眼查創始人柳超所在研究團隊獲殊榮   

科技資訊 (220) 2022-06-26 03:55:08

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  第15屆國際互聯網搜索與數據挖掘大會(WSDM 2022)近日在線上召開,由香港中文大學與美國微軟研究院團隊,共同研究的課題“Recommender systems with social regularization”(WSDM 2011)榮獲「時間檢驗獎」。

  WSDM(讀音為「Wisdom」)由國際計算機學會(ACM)旗下的信息檢索(SIGIR)、數據挖掘(SIGKDD)、數據庫(SIGMOD)與網絡信息處理(SIGWEB)等四個專委會共同舉辦,在數據挖掘領域享受崇高的學術聲譽。

  大會給出的頒獎理由是:

  推薦系統已成為學術界與工業界經久不衰的研究課題。委員會選中這篇論文,是因為它的重要性和對領域的影響力。該論文深入探討了信任和推薦之間的關系,認識到用戶不一定與他們信任的人有相似的品味,但同時又肯定了信任對推薦的重要性。論文作者通過為多個不同的推薦任務建立最合適的社交聯系,從而幫助確立了將社交信號納入推薦系統的價值。因此,這篇論文不但產生了強大的影響力(在 WSDM 時間檢驗獎的所有提名中被引用次數最多),還提前預見了信任和透明度在推薦系統中的重要性,在近日已成為一個重要的話題。

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  在這篇論文中,港中文大學計算機系與美國微軟研究院共同組建研究團隊,一起開創性地研究了當時少人問津、現下火熱的「社交推薦」問題。目前,社交推薦已成為各個互聯網產品的必備技能,微博、抖音、淘寶、微信「看一看」等等都有該功能。

  2008-2012年期間,柳超博士任職于美國微軟研究院,主管數據智能團隊,在信息檢索,數據挖掘和機器學習等諸多領域的研究有突出貢獻,共計出版了 3 本英文專著、5篇國際期刊文章,以及30余篇國際一流學術會議文章,被獨立引用超過1300次。2014年柳超博士創辦天眼查,經過多年發展,天眼查已成為全國用戶覆蓋超3億的商業查詢首選品牌。 2022年2月,柳超博士所在的研究團隊榮獲WSDM 2022「時間檢驗獎」

  他們基于用戶的社交好友信息(從豆瓣等平臺挖掘數據),提出了兩種社交推薦算法,采用社交正則化項約束矩陣分解目標函數,來幫助提高推薦系統的預測準確性。實驗結果表明,他們的方法非常通用,適用于解決多種類型的信任感知推薦問題。

  不僅如此,該論文還會反向思考,意識到:社交關系的存在可能會降低推薦質量。從單一信任出發亦可能產生準確率較低的推薦,比如擅長研究球鞋的朋友不一定擅長電影推薦。因此,作者們又很早就用相似度函數,設計了基于不同推薦任務來識別目標朋友群的算法,以對社交系統進行更真實的建模。

  在論文中,他們提出:他們相信,隨著在線社交網站的快速發展,基于社交的研究會越來越流行。事實證明,確實如此。

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