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我校本科生学术论文被国际顶会ACM MM2022录用

来源:信息与通信工程学院    2022-07-01   作者: 浏览量:171

(通讯员 刘明君)6月29日,我校本科生刘晓豪、邵佳泓等同学的学术论文“EliMRec: Eliminating Single-modal Bias in Multimedia Recommendation”被ACM MM2022(ACM International Conference on Multimedia, ACM MM)长文录用。本次会议共收到有效稿件2473篇,最终录用690篇,录用率为27.9%,会议将于2022年10月10-14日在葡萄牙里斯本召开。ACM MM是国际多媒体领域最重要的顶级会议,被CCF推荐为该领域唯一的A类国际学术会议。

该论文成果是同学们在参加第二届“MCL大学生学术训练季”期间取得的,也是继“MCL训练季”的首个学术成果被IEEE Transactionson Multimedia(校T类期刊)录用后,被国际学术同行认可的又一高水平学术成果。论文指导老师为信息与通信工程学院的杨丽芳老师和陶竹林老师。

多媒体推荐通常会利用多模态信息作为一种辅助来预测用户喜好。目前的大多研究主要集中于先进行单模态的特征提取,然后再将多个模态的特征进行常规融合,以辅助预测。但常规融合很难充分预测用户喜好。本文从因果角度出发,探讨了多模态融合的内部机理,并提出了EliMRec框架。该框架增强了单模态偏差的捕获能力,并构建了多个反事实世界(即保持一个单模态变换而其他模态固定),最终利用反事实分析去除单模态特征对用户喜好分数的直接效应(单模态偏差)。大量实验验证了EliMRec在各种不同情况下,均有优于已有算法的表现。

EliMRec框架

 “MCL (Most Creative Learning) 大学生学术训练季”旨在引导本科生探索学术前沿、勇于学术创新、投身学术研究。该活动由杨丽芳老师于2020年8月发起并组织,每年一届,在理工科非毕业生中招纳10名左右对学术创新具有浓厚兴趣的本科生,开展为期8-10个月的学术训练活动,纳新时间为每年7月中旬。目前已成功举行了两届,并将持续进行下去。

学术训练季大致分为三个阶段。第一阶段为学术知晓阶段,主要任务是让学员们了解学术研究的过程、必须遵守的规则,同时熟悉相关学术主题的最新研究进展等。指导老师会根据具体情况准备训练主题,并从最新顶刊顶会中精选10篇左右的相关论文,带领学员们进行详细研读和复现。第二阶段为知识体系构建阶段,主要任务是让学员们围绕训练主题所涉及到的知识点,初步构建自己的知识结构体系。第三阶段为学术创新阶段,主要任务是让学员们研读大量相关的顶刊顶会论文,和指导老师一起定位前沿学术难点问题,并设计实现相应的解决方案。该训练阶段,学员们有机会与国际学术同行进行深入的学术交流。学员们在此期间获得的优秀学术成果,均被鼓励投稿于相关国际权威期刊和顶级会议。首届训练季的学术成果已被校T类期刊录用,第二届训练季的学术成果也被国际顶会录用,学员们的另一成果正处于算法优化和实验测试阶段。

(编辑:阎玺)

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