ACM SIGKDD 2022｜面向上下文感知推荐的用户事件图嵌入学习 导读 论文User-Event Graph Embedding Learning for Context-Aware Recommendation发表在数据挖掘顶级会议ACM SIGKDD 2022上，由深圳大学计算机与软件学院软件工程研究中心、东南大学和华为2012实验室合作完成。项目主页：https://github.com/dgliu/KDD22_UEG 该工...
导读 论文User-Event Graph Embedding Learning for Context-Aware Recommendation发表在数据挖掘顶级会议ACM SIGKDD 2022上,由深圳大学计算机与软件学院软件工程研究中心、东南大学和华为2012实验室合作完成。项目主页: https://github.com/dgliu/KDD22_UEG该工作提出了一种基于用户事件图的上下文感知推荐方法,该方法基于...
导读 论文User-Event Graph Embedding Learning for Context-Aware Recommendation发表在数据挖掘顶级会议ACM SIGKDD 2022上,由深圳大学计算机与软件学院软件工程研究中心、东南大学和华为2012实验室合作完成。 项目主页: https://github.com/dgliu/KDD22_UEG 该工作提出了一种基于用户事件图的上下文感知推荐方法,该方法基...
本文介绍一篇被KDD 2022 research track录用的关于推荐系统中做特征交互检测的工作。特征交互是推荐系统中提升推荐准确度的一类重要信息。这个工作针对高阶特征交互数量太多,而其中大部分的交互并未提供实质性有用信息的问题,提出了一种基于互信息优化的任意阶有用特征交互检测的方法。以往工作通过检查并对比所有可能的特征...
https://kdd2025.kdd.org/ 截稿日期: 2025-02-01 通知日期: 2025-05-16 会议日期: 2025-08-03 会议地点: Toronto, Canada 届数: 31 CCF:aCORE:a*QUALIS:a1浏览:270848关注:531参加:57 征稿 Scope For the research track, we invite submission of papers describing innovative research on all aspects ...
今年,美团技术团队有多篇论文被KDD 2022收录,这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍(附下载链接),希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。 阅读全文 ...
他的学术成就包括但不限于2019年获得 ACM SIGSPATIAL 十年影响力论文奖和中国计算机学会青竹奖,2020年获得 ACM SIGSPATIAL 十年影响力论文荣誉奖,2021年获得 ACM SIGKDD China 时间检验论文奖 (Test of Time Award),2022年获得 ACM SIGKDD 时间检验...
SIGCHI:计算机-人机交互 SIGCOMM:数据通信 SIGCSE:计算机科学教育 SIGDA:设计自动化 SIGDOC:通信设计 SIGecom:电子商务 SIGEVO:遗传和进化计算 SIGGRAPH:计算机图形学和交互技术 SIGHPC:高性能计算 SIGIR:信息检索 SIGITE:信息技术教育 SIGKDD:知识发现和数据挖掘 ...
裴健教授在数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等领域，是世界领先的研究学者，擅长为数据密集型应用设计开发创新性的数据业务产品和高效的数据分析技术。他是国际计算机协会（ACM）会士和国际电气电子工程师协会（IEEE）会士，ACM SIGKDD（数据挖掘及知识发现专委会）现任主席。因其在数据挖掘基础、方法和应用方面的...
并曾担任SIGKDD的senior program chair及ACL的area chair。 Zhiqiang Lin,俄亥俄州立大学 https://cse.osu.edu/people/lin.3021 Zhiqiang Lin是俄亥俄州立大学(OSU)计算机科学与工程(CSE)的教授。也是网络安全和数字信任研究所(ICDT)、汽车研究中心(CAR)、转化数据分析研究所(TDAI)和美国国家科学基金会未来边缘网络...