喜报：EAGLE-LAB实验室博士生徐斌同学论文被顶级国际会议WWW2012录用
近期，EAGLE-LAB实验室博士生徐斌的论文《An Exploration of Improving Collaborative Recommender Systems via User-Item Subgroups》被互联网研究领域公认的顶级国际会议International World Wide Web Conference (WWW)2012录用为全文。
协同过滤算法是经典的推荐算法之一，并被广泛的应用于各种信息服务中。它的本质思想是通过找到目标用户的相似用户所喜爱的物品，作为目标用户潜在的喜好预测。这种思想是简单而有效的。但是我们发现，在有些情况下，在某些物品子集上拥有相似兴趣的用户在其他物品子集上并不一定具有相似的偏好，甚至有可能具有截然相反的兴趣。因此本文试图去寻找一些有意义的联合子集（包含用户、物品），并在联合子集中采用协同过滤算法进行推荐，已达到提高推荐准确性的目的。本文算法适用于任何协同推荐算法。在多种代表性协同推荐算法以及多个数据集基础上进行的实验结果表明本文算法是有效的。
高质量的论文多次被顶级会议WWW录用说明了实验室在互联网研究领域奠定了一定的研究基础，充分显示了在高水平国际会议上发表论文的能力。