近期，實(shí)驗(yàn)室與MSRA（上海）合作的論文“Hierarchical Graph Signal Processing for Collaborative Filtering”被國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議The Web Conference 2024錄用。該文提出了一個(gè)提出了分層圖信號(hào)處理方法（HiGSP），用于解決現(xiàn)有的方法在識(shí)別用戶交互模式時(shí)容易受到其他具有不同交互行為的用戶的影響，進(jìn)而導(dǎo)致推薦性能不理想的問題。作者為HiGSP設(shè)計(jì)了兩個(gè)關(guān)鍵模塊——簇內(nèi)濾波模塊和全局感知濾波模塊——分別用于識(shí)別用戶特定的交互模式和用戶通用的交互模式，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的交互。大量的實(shí)驗(yàn)表明，HiGSP在準(zhǔn)確性和效率方面都優(yōu)于其他基于GCN和GSP的方法。

國(guó)際萬(wàn)維網(wǎng)會(huì)議（International World Wide Web Conference, the ACM Web Conference 2024）是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的權(quán)威國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議（CCF A類推薦國(guó)際會(huì)議），享有很高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。本屆The Web Conference的錄用率為20.2%。