WSDM2022「时间检验奖」揭晓天眼查创始人柳超所在研究团队获殊荣

第十五届国际互联网搜索与数据挖掘大会近日在网上举行，由香港中文大学和美国微软研究院联合研究的课题“具有社会正则化的推荐系统”(WSDM 2011)获得时间测试奖。

WSDM由国际计算机学会(ACM)的信息检索(SIGIR)、数据挖掘(SIGKDD)、数据库(SIGMOD)和网络信息处理(SIGWEB)四个专门委员会联合组织，在数据挖掘领域享有很高的学术声誉。

大会给出的理由是:

系统推荐已经成为学术界和工业界经久不衰的研究课题。委员会选择这篇论文是因为它在这个领域的重要性和影响力。本文深入探讨了信任与推荐的关系，认识到用户可能与信任的人没有相似的口味，但同时肯定了信任对推荐的重要性。作者通过为许多不同的推荐任务建立最合适的社交联系，帮助建立将社交信号纳入推荐系统的价值。因此，这篇论文不仅具有很强的影响力，而且还提前预见了信任和透明在推荐系统中的重要性，并成为近日的重要话题。

2008-2012年，刘超博士就职于美国微软研究院，主管数据情报团队。在信息检索、数据挖掘、机器学习等多个领域的研究做出了突出贡献。发表英文专著3部，国际期刊文章5篇，国际一流学术会议文章30余篇，独立引用1300余次。2014年，刘超博士创办了天眼查。经过多年的发展，天眼查已经成为全国超过3亿用户的商务查询首选品牌。2022年2月，刘超博士的研究团队获得了WSDM 2022时间测试奖。

基于用户的社交朋友信息，他们提出了两种社交推荐算法，用社交正则化项的约束矩阵分解目标函数，帮助提高推荐系统的预测精度。实验结果表明，该方法具有很强的通用性，适用于解决各种类型的信任感知推荐问题。

不仅如此，论文还会逆向思考，意识到社交关系的存在可能会降低推荐的质量。单一信任也可能导致推荐准确率低。比如擅长研究球鞋的朋友，不一定擅长电影推荐。因此，作者们很早就使用相似度函数来设计算法，根据不同的推荐任务来识别目标好友群体，从而更真实地对社交系统进行建模。

在论文中，他们提出:他们认为，随着在线社交网站的快速发展，基于社交的研究越来越受欢迎。事实证明，的确如此。

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