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2024年7月13日下午13:30-18:15 ,，第五屆ChineseCSCW2024協(xié)同智能大數(shù)據(jù)競(jìng)賽在內(nèi)蒙古巨華國際大酒店圓滿舉辦,。

本次競(jìng)賽的主題為“可解釋的學(xué)者推薦”,，使用學(xué)者網(wǎng)提供的開放數(shù)據(jù)集ScholarNet,。競(jìng)賽有來自國防科技大學(xué),、西南大學(xué),、福州大學(xué),、華南師范大學(xué),、北方工業(yè)大學(xué)等高校的11支隊(duì)伍入圍最終決賽。我很榮幸能跟學(xué)者網(wǎng)團(tuán)隊(duì)成員鐘志杰和林韻璇組隊(duì)參加本次比賽并獲得三等獎(jiǎng)的成績(jī),。非常感謝湯庸老師,、吳正洋老師和林榮華老師對(duì)我們團(tuán)隊(duì)的幫助，以下是我們比賽報(bào)告的主要內(nèi)容：

學(xué)者推薦是一項(xiàng)重要的個(gè)性化服務(wù)功能,，可以通過鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)來實(shí)現(xiàn),。基于圖的自動(dòng)編碼器是解決鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)的常用方法之一,。然而,，目前使用的大多數(shù)基于圖的自動(dòng)編碼器方法仍未完全挖掘出圖中節(jié)點(diǎn)特征的巨大潛力。主要問題是沒有充分利用特征空間中的信息,。在比賽中,，我們提出了一種用于鏈接預(yù)測(cè)的全新圖嵌入框架，稱為特征感知變異圖自動(dòng)編碼器（FAVGAE）,。我們使用 k 近鄰算法（KNN）來構(gòu)建特征結(jié)構(gòu)圖,，以便充分利用特征空間中的數(shù)據(jù)。然后,，編碼器利用原始拓?fù)鋱D,、特征結(jié)構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)特征來學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)向量表示的分布。通過從該分布中采樣,，生成節(jié)點(diǎn)向量表示,，并使用解碼器重建圖的鄰接矩陣。在所提供的 ScholatNet 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)評(píng)估表明,，所提出的模型在鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)最佳,，優(yōu)于其他基線方法。最后,，我們可以進(jìn)行案例研究,，詳細(xì)說明我們的模型如何實(shí)現(xiàn)可解釋的學(xué)術(shù)推薦。

圖1 答辯現(xiàn)場(chǎng)

 

圖2 頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)