WSDM2022「时间检验奖」揭晓 天眼查创始人柳超所在研究团队获殊荣

科技资讯 (178) 2022-06-26 04:13:28

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  第15届国际互联网搜索与数据挖掘大会(WSDM 2022)近日在线上召开,由香港中文大学与美国微软研究院团队,共同研究的课题“Recommender systems with social regularization”(WSDM 2011)荣获「时间检验奖」。

  WSDM(读音为「Wisdom」)由国际计算机学会(ACM)旗下的信息检索(SIGIR)、数据挖掘(SIGKDD)、数据库(SIGMOD)与网络信息处理(SIGWEB)等四个专委会共同举办,在数据挖掘领域享受崇高的学术声誉。

  大会给出的颁奖理由是:

  推荐系统已成为学术界与工业界经久不衰的研究课题。委员会选中这篇论文,是因为它的重要性和对领域的影响力。该论文深入探讨了信任和推荐之间的关系,认识到用户不一定与他们信任的人有相似的品味,但同时又肯定了信任对推荐的重要性。论文作者通过为多个不同的推荐任务建立最合适的社交联系,从而帮助确立了将社交信号纳入推荐系统的价值。因此,这篇论文不但产生了强大的影响力(在 WSDM 时间检验奖的所有提名中被引用次数最多),还提前预见了信任和透明度在推荐系统中的重要性,在近日已成为一个重要的话题。

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  在这篇论文中,港中文大学计算机系与美国微软研究院共同组建研究团队,一起开创性地研究了当时少人问津、现下火热的「社交推荐」问题。目前,社交推荐已成为各个互联网产品的必备技能,微博、抖音、淘宝、微信「看一看」等等都有该功能。

  2008-2012年期间,柳超博士任职于美国微软研究院,主管数据智能团队,在信息检索,数据挖掘和机器学习等诸多领域的研究有突出贡献,共计出版了 3 本英文专著、5篇国际期刊文章,以及30余篇国际一流学术会议文章,被独立引用超过1300次。 2014年柳超博士创办天眼查,经过多年发展,天眼查已成为全国用户覆盖超3亿的商业查询首选品牌。 2022年2月,柳超博士所在的研究团队荣获WSDM 2022「时间检验奖」

  他们基于用户的社交好友信息(从豆瓣等平台挖掘数据),提出了两种社交推荐算法,采用社交正则化项约束矩阵分解目标函数,来帮助提高推荐系统的预测准确性。实验结果表明,他们的方法非常通用,适用于解决多种类型的信任感知推荐问题。

  不仅如此,该论文还会反向思考,意识到:社交关系的存在可能会降低推荐质量。从单一信任出发亦可能产生准确率较低的推荐,比如擅长研究球鞋的朋友不一定擅长电影推荐。因此,作者们又很早就用相似度函数,设计了基于不同推荐任务来识别目标朋友群的算法,以对社交系统进行更真实的建模。

  在论文中,他们提出:他们相信,随着在线社交网站的快速发展,基于社交的研究会越来越流行。事实证明,确实如此。

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