【计算机科学与技术学院 宣】（邵卢娇 张海军/文，侯杰/图）2022年1月6日下午4点30分，东北大学的郭贵冰教授应邀参与哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院组织的线上学术交流活动，并以“Negative Sampling in Recommender Systems”为主题进行了精彩的学术报告。本次活动由张海军教授主持，相关领域的教师和学生在信息楼L0316会议厅参加了本次线上讲座。

郭贵冰教授是东北大学软件学院的长聘教授，博士生导师，是LibRec 推荐系统开源库创始人，也是SCI二区期刊ECRA的编委，被评为辽宁省百千万人才。郭教授毕业于新加坡南洋理工大学，主要的研究兴趣包括推荐系统、自然语言处理、数据挖掘等，在相关研究领域已发表高水平学术论文90余篇，出版了1部学术专著《推荐系统进展：方法与技术》。根据Google学术统计，郭教授已发表论文共获得290多次的学术引用。与此同时，郭教授还承担了国家自然科学基金面上项目、青年基金项目、教育部基本科研业务费优青培育项目、华为HIRP OPEN 2017基金项目、京东AI研究院“京东葡萄树—学者计划”等。

在本次报告中，郭贵冰教授首先介绍了Negative Sampling，即负采样策略在推荐系统中的重要性，从目前推荐场景下推荐模型的特性和潜在的问题出发，以用户反馈数据收集的困难为基点，说明了负采样在提高模型效率和丰富用户信息上的重要性。在此基础上，郭教授介绍了他们的研究团队关于负采样策略的三个重要工作，分别是如何在协同过滤中有效地对item pairs而不是items进行负采样、针对基于路径的推荐模型的user-item多条路径采样方法、以及针对基于生成对抗网络的推荐模型的item set采样方法。在报告结束之际，郭教授与在场师生针对相关问题进行了热烈地讨论，加深了大家对负采样相关前沿技术的认识。

郭贵冰教授本次的报告深入浅出，从团队最新的研究成果出发，让大家认识和了解了推荐系统中负采样策略的相关工作，进一步开阔了大家的学术视野。（审核 张海军）