清華新聞網(wǎng)7月30日電 7月25-30日，由國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦的第43屆國(guó)際信息檢索大會(huì)在線(xiàn)上舉辦，清華師生獲得多項(xiàng)重要學(xué)術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)。
大會(huì)在線(xiàn)上舉辦
其中，計(jì)算機(jī)系博士生張帆（指導(dǎo)教師：劉奕群、張敏、馬少平）為第一作者的論文《用戶(hù)行為模擬與滿(mǎn)意度預(yù)測(cè)：面向評(píng)價(jià)指標(biāo)改進(jìn)的嘗試》（Models Versus Satisfaction: Towards a Better Understanding of Evaluation Metrics）獲得大會(huì)唯一的最佳論文提名獎(jiǎng)。該論文通過(guò)在一個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集[2]和收集到數(shù)據(jù)集[3]上的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了基于用戶(hù)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)在擬合用戶(hù)行為和衡量用戶(hù)滿(mǎn)意度兩方面的一致性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果為現(xiàn)有的“基于用戶(hù)行為日志擬合評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)”這一方法論提供了經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。計(jì)算機(jī)系大三本科生于是（指導(dǎo)教師：劉知遠(yuǎn)）為第一作者的論文《基于小樣本學(xué)習(xí)的對(duì)話(huà)式檢索查詢(xún)重寫(xiě)方法》（Few-Shot Generative Conversational Query Rewriting）獲得大會(huì)唯一的最佳短文獎(jiǎng)。該論文提出一種小樣本學(xué)習(xí)方法，能有效捕捉對(duì)話(huà)上下文信息，提升對(duì)話(huà)式檢索中的查詢(xún)重寫(xiě)效果。電子系碩士生常健新（指導(dǎo)教師：金德鵬、李勇）為第一作者的論文《基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物品組合推薦》（Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks）獲得大會(huì)唯一的最佳短文提名獎(jiǎng)。該論文提出了一個(gè)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物品組合推薦方法，解決了物品組合推薦面臨的挑戰(zhàn)以及現(xiàn)有工作的諸多局限性。
國(guó)際信息檢索大會(huì)是信息檢索領(lǐng)域最負(fù)盛名的國(guó)際學(xué)術(shù)盛會(huì)，會(huì)議覆蓋了信息檢索領(lǐng)域相關(guān)的各類(lèi)前沿成果，包括基礎(chǔ)理論、算法應(yīng)用以及評(píng)估分析。由于疫情影響，本次會(huì)議改為線(xiàn)上會(huì)議并面向全球直播，其投稿量和錄取率、參會(huì)人數(shù)均達(dá)到歷史新高。共收到論文投稿總數(shù)1180篇，總共錄取340篇。其中，長(zhǎng)文投稿555篇，最終錄用147篇，錄用率約26%；短文投稿507篇，最終錄用152篇，錄取率約30%。
供稿：計(jì)算機(jī)系
編輯：曲田
