学术交流

热烈祝贺山东大学信息检索实验室师生论文被WSDM2023接收

2022年11月10日

近日，山东大学计算机科学与技术学院信息检索实验室师生撰写的 1 篇论文被 WSDM 2023 录用。

第 16 届国际网络搜索和数据挖掘大会（The 16th ACM International Conference on Web Search and Data Mining）将于 2023年2月27日 – 3月3日在新加坡召开。 WSDM 是中国计算机学会 CCF-B 类会议，在相关领域享有较高学术声誉。本次会议共收到 690 篇投稿，仅有 123 篇文章被录用，录用率约 17.8%。

录用的文章如下：

标题：Variational Reasoning over Incomplete Knowledge Graphs for Conversational Recommendation
作者：张晓宇，辛鑫，李冬冬，刘文轩，任鹏杰，陈竹敏，马军，任昭春
内容简介：对话式推荐任务通过与用户的交互向他们推荐商品，且往往利用外部知识（如知识图谱）来引入更加丰富的语义信息。现有的对话式推荐系统中使用的原始知识图谱往往是稀疏和不完整的，这限制了推理能力和推荐性能；此外，现有的工作没有充分利用对话语料来动态地完善知识图谱和选择相关知识。为了探索如何利用对话式推荐任务中的大规模对话语料来增强不完整的知识图谱， 并根据对话上下文进行动态知识推理，本文提出了一种可以在不完整知识图谱上进行变分推理的对话式推荐模型VRICR（Variational Reasoning over Incomplete KGs Conversational Recommender）。

本文把针对于特定对话语境的目标知识子图作为隐变量，把原始不完整的知识图谱以及对话信息作为可观测变量，通过变分贝叶斯的方法推理逼近目标知识子图， 随后利用推理出的子图进行下游推荐和回复生成子任务。本文在两个基准对话式推荐数据集上进行了充分的实验，实验结果证实了VRICR在推荐和对话子任务上的有效性。