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SCHOLAT數(shù)據(jù)智能開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)斬獲 ChineseCSCW 2025 論文與競(jìng)賽雙獎(jiǎng)

收錄于合集: # 學(xué)術(shù)快訊

2025年11月7日至9日,第20屆全國(guó)計(jì)算機(jī)支持的協(xié)同工作與社會(huì)計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議(The 20th CCF Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing, ChineseCSCW 2025)在中國(guó)廣東廣州舉行。該會(huì)議為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)旗下協(xié)同計(jì)算領(lǐng)域旗艦級(jí)會(huì)議。 由團(tuán)隊(duì)成員陳國(guó)華老師、袁成哲老師指導(dǎo),2024級(jí)研究生紀(jì)少杰撰寫(xiě)的論文《ScholarRAG: Path-Aware Knowledge Graph-Augmented Retrieval for Scholarly QA》榮獲ChineseCSCW 2025“最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)”,該論文作者包括:紀(jì)少杰、陳國(guó)華* 、梁藝霖、袁成哲林榮華、湯庸

圖 1 ScholarRAG核心框架圖

該論文針對(duì)大語(yǔ)言模型在學(xué)術(shù)領(lǐng)域面臨的多跳推理和事實(shí)一致性挑戰(zhàn),提出了一種路徑感知的知識(shí)圖譜增強(qiáng)檢索框架。該框架將上下文選擇建模為一個(gè)Steiner樹(shù)優(yōu)化問(wèn)題,以提取連接查詢相關(guān)實(shí)體的最小化且語(yǔ)義連貫的子圖,旨在減少上下文噪聲并提升推理的精準(zhǔn)度。

圖 2 ChineseCSCW 2025頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)合影

在同期舉辦的第六屆ChineseCSCW 2025協(xié)同智能大數(shù)據(jù)競(jìng)賽中,由團(tuán)隊(duì)成員紀(jì)少杰盧泓鋼、凌嘉輝組成的隊(duì)伍(指導(dǎo)老師:陳國(guó)華)以項(xiàng)目《基于大語(yǔ)言模型的學(xué)者推薦系統(tǒng)研究報(bào)告》榮獲二等獎(jiǎng)。該項(xiàng)目針對(duì)學(xué)者網(wǎng)圖數(shù)據(jù)的推薦任務(wù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)與大語(yǔ)言模型(LLM)的混合推薦架構(gòu)。此架構(gòu)通過(guò)GraphSAGE模塊捕獲圖結(jié)構(gòu)信息,并利用Qwen3-0.6B模型提取學(xué)者簡(jiǎn)介的文本語(yǔ)義信息,從而有效提升推薦性能。

圖3 ChineseCSCW 2025協(xié)同智能大數(shù)據(jù)競(jìng)賽頒獎(jiǎng)合影

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評(píng)論 1

李丁丁 2025-11-27 11:48:45
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