近日，我院云技术研究中心梁婷婷副教授带领硕士生张元庆完成的1篇论文《Contrastive Box Embedding for Collaborative Reasoning》被人工智能领域智能信息检索方向的CCF A类顶级会议SIGIR 2023（Full Papers）录用，SIGIR（International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval）是人工智能领域智能信息检索方向最权威的国际会议，每年七月召开，今年计划于7月23日-7月27日在中国台北召开，这次会议共收到822篇长文投稿，仅有165篇长文被录用，录用率约20.1%。
论文将传统推荐任务转化为逻辑推理任务，将一阶逻辑查询操作建模为矢量空间中的盒表征，以更自然的方式模拟用户或项目**的逻辑运算操作。针对盒嵌入存在的聚集问题，提出了基于盒表征的对比学习框架，并通过引入了基于盒体积的平滑处理和惩罚项有效缓解了盒嵌入训练过程中的梯度消失问题，从而学习到具有高区分度的盒表征。论文在四个公开数据集上进行大量实验，证明了本文的模型在推荐的各项指标下优势明显。
基于盒对比学习的协同推理模型