近日，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院SCHOLAT數(shù)據(jù)智能團(tuán)隊(duì)在推薦系統(tǒng)前沿研究中取得重要突破。團(tuán)隊(duì)最新研究論文《Line Graphs Are Here! Unlock a Simple Solution for Data Sparsity and Class Imbalance in Recommender System》成功入選國際交叉與新興領(lǐng)域?qū)W術(shù)會議——The ACM Web Conference 2026（WWW 2026）。該會議被中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）列為A類學(xué)術(shù)會議，是全球信息技術(shù)交叉創(chuàng)新與應(yīng)用研究發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)。本屆會議競爭異常激烈，共收到全球稿件3370篇，最終錄用676篇，錄用率僅為20.1%。

該論文第一作者為計(jì)算機(jī)學(xué)院SCHOLAT團(tuán)隊(duì)2025級博士研究生周俊銘。通訊作者為團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人湯庸教授與林榮華副研究員；團(tuán)隊(duì)吳正洋副教授、鐘昊博士、李樹鵬博士作為共同作者參與此項(xiàng)研究。推薦系統(tǒng)作為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的核心支撐技術(shù)，長期受困于數(shù)據(jù)稀疏性與類別不平衡兩大關(guān)鍵瓶頸，這兩大問題直接制約了推薦精度與用戶體驗(yàn)的提升，而現(xiàn)有解決方案多存在部署成本高、兼容性差等弊端。

針對這一行業(yè)痛點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地引入線圖理論，探索出低成本、高效能的技術(shù)突破路徑。研究發(fā)現(xiàn)，通過將傳統(tǒng)的用戶-項(xiàng)目交互二部圖轉(zhuǎn)化為線圖，可將原本復(fù)雜的推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏問題、類別不平衡問題，分別等價轉(zhuǎn)化為線圖層面的“標(biāo)注節(jié)點(diǎn)不足”與“標(biāo)簽分布不均”問題。這一全新表述實(shí)現(xiàn)了問題求解場景的精準(zhǔn)遷移，使得成熟的節(jié)點(diǎn)分類算法與不平衡圖學(xué)習(xí)方法能夠直接適配應(yīng)用，為破解核心難題提供了新思路。

基于此，團(tuán)隊(duì)提出線圖數(shù)據(jù)增強(qiáng)（LGDA）策略，該策略具備兩大核心優(yōu)勢：一是具備“即插即用”特性，無需修改現(xiàn)有推薦系統(tǒng)架構(gòu)，即可同步緩解數(shù)據(jù)稀疏與類別不平衡問題，大幅降低技術(shù)落地的部署成本；二是融合定向增強(qiáng)與置信度過濾雙重機(jī)制，確保生成的增強(qiáng)數(shù)據(jù)兼具高質(zhì)量與均衡分布特性，有效規(guī)避了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法中常見的噪聲干擾問題。在四個真實(shí)世界數(shù)據(jù)集上的系統(tǒng)性實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，LGDA策略可顯著提升推薦系統(tǒng)的預(yù)測精度、泛化能力與魯棒性，為推薦系統(tǒng)性能優(yōu)化提供了切實(shí)可行的技術(shù)方案。

值得注意的是，作為長期深耕學(xué)者社交網(wǎng)絡(luò)和學(xué)者數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)，SCHOLAT數(shù)據(jù)智能開放實(shí)驗(yàn)室此次成果登頂國際頂級會議，不僅彰顯了團(tuán)隊(duì)在推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)理論研究與核心技術(shù)突破上的深厚積淀，也充分印證了華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院在Web應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域高端人才培養(yǎng)體系的科學(xué)性與卓越成效。未來，團(tuán)隊(duì)將持續(xù)推進(jìn)相關(guān)研究的深化與轉(zhuǎn)化，為推動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)智能化升級提供更多前沿技術(shù)支撐。

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