清华师生在第43届国际信息检索大会中获得多个重要学术奖项

　　7月25-30日，由国际计算机学会主办的第43届国际信息检索大会在线上举办，清华师生获得多项重要学术奖项。

大会在线上举办

　　其中，计算机系博士生张帆（指导教师：刘奕群、张敏、马少平）为第一作者的论文《用户行为模拟与满意度预测：面向评价指标改进的尝试》（Models Versus Satisfaction: Towards a Better Understanding of Evaluation Metrics）获得大会唯一的最佳论文提名奖。该论文通过在一个公开数据集[2]和收集到数据集[3]上的实验，验证了基于用户模型评价指标在拟合用户行为和衡量用户满意度两方面的一致性，实验结果为现有的“基于用户行为日志拟合评价指标参数”这一方法论提供了经验依据。计算机系大三本科生于是（指导教师：刘知远）为第一作者的论文《基于小样本学习的对话式检索查询重写方法》（Few-Shot Generative Conversational Query Rewriting）获得大会唯一的最佳短文奖。该论文提出一种小样本学习方法，能有效捕捉对话上下文信息，提升对话式检索中的查询重写效果。电子系硕士生常健新（指导教师：金德鹏、李勇）为第一作者的论文《基于图卷积神经网络的物品组合推荐》（Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks）获得大会唯一的最佳短文提名奖。该论文提出了一个基于图卷积神经网络的物品组合推荐方法，解决了物品组合推荐面临的挑战以及现有工作的诸多局限性。

　　国际信息检索大会是信息检索领域最负盛名的国际学术盛会，会议覆盖了信息检索领域相关的各类前沿成果，包括基础理论、算法应用以及评估分析。由于疫情影响，本次会议改为线上会议并面向全球直播，其投稿量和录取率、参会人数均达到历史新高。共收到论文投稿总数1180篇，总共录取340篇。其中，长文投稿555篇，最终录用147篇，录用率约26%；短文投稿507篇，最终录用152篇，录取率约30%。