這個夏天，你是否已經在 CVPR, ICLR, ICML 等眾多舞臺上領略了人工智能領域內華人學者們的出色研究，為自己鐘愛的論文瘋狂打著Call？乘風破浪的AI華人學者們，你pick誰呢？
不過，精彩遠不止于此。7月28日，SIGIR 2020 便將閃亮登場！
舞臺已經搭好，就等“浪花”為學者們加油助力！SIGIR 2020 上華人表現亮眼
SIGIR 2020 上華人學者的表現十分突出。入選的論文中共有 317 位華人學者，其中有 1 人發表 9 篇論文，3 人發表 8 篇，1 人發表 7 篇，2 人發表 6 篇，7 人入選 5 篇，7 人入選 4 篇，15 人入選 3 篇，44 位入選 2 篇論文。
其中一作華人學生共有 55 人。以一作身份發表 2 篇論文的有 7 人。下圖為入選 5 篇以上的華人學者名單。
SIGIR 2020 上的華人明星
讓我們來詳細看看 SIGIR 2020 發文 5 篇及以上的華人學者們都有哪些呢？
此次入選論文數量最多的為來自中國科技大學的何向南教授，共入選9篇論文。
何向南教授于2016年獲得新加坡國立大學計算機科學博士學位。他的研究興趣涵蓋信息檢索，數據挖掘和應用機器學習。他在60多個頂級會議上發表了60多種出版物，這些會議包括SIGIR，WWW，KDD和MM，以及包括TKDE，TOIS和TNNLS在內的期刊。他在推薦器系統方面的工作在WWW 2018和SIGIR 2016上獲得了最佳論文獎榮譽獎。此外，他還擔任過CCIS 2019的PC主席，MM 2019和CIKM 2019的區域主席，并且是多個頂級會議的PC成員，包括SIGIR，WWW，KDD等，以及TKDE，TOIS，TMM等期刊的定期審閱者。他具有豐富的教學經驗，包括在WWW 2018和SIGIR 2018中提供了“針對搜索和推薦匹配的深度學習”教程， SIGIR 2018中的教程“電子商務中的信息發現”，以及ICMR 2018中的教程“多媒體內容推薦技術”。· Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks
· Hierarchical Fashion Graph Network for Personalized Outfit Recommendation
· How to Retrain a Recommender System
· Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling and Recommendation
· Disentangled Representations for Graph-based Collaborative Filtering
· Lightening Graph Convolution Network for Recommendation
· Certifiable Robustness to Discrete Adversarial Perturbations for Factorization Machines
· Multi-behavior Recommendation with Graph Convolution Networks
· Modeling Personalized Item Frequency Information for Next-basket Recommendation劉奕群
現為清華大學計算機系長聘教授。于清華大學計算機科學與技術系獲得博士學位，主要研究領域集中在信息檢索、互聯網搜索技術以及自然語言處理研究方面。擔任信息檢索領域知名國際期刊Foundations and Trends in IR（SCI 1區）主編、信息檢索領域重要會議ACM SIGIR2018（CCF A）程序委員會主席等學術職務。獲得科技部科技創新領軍人才、北京市科學技術一等獎（第一完成人）、北京智源學者、錢偉長中文信息處理青年創新一等獎等獎勵，并作為項目負責人獲得國家重點研發計劃，國家自然科學基金委優秀青年基金和重點基金支持。入選論文
· Jointly Non-Sampling Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
· Make It a CHORUS: Context- and Knowledge-aware Item Modeling for Recommendation
· Investigating reading behavior in Fine-grained Relevance Judgment
· An analysis of BERT in document ranking
· Cascade or Recency: Constructing Better Evaluation Metrics for Session Search
· Beyond User Embedding Matrix: Learning to Hash for Modeling Large-Scale Users in Recommendation
· Preference-based Evaluation Metrics for Web Image Search
· Models Versus Satisfaction: Towards a Better Understanding of Evaluation Metrics
共有8篇論文入選
現為清華大學計算機系副教授。2003年于清華大學計算機科學與技術系獲得博士學位，主要研究領域集中在信息檢索，個性化推薦，用戶行為分析和機器學習。
入選論文
· Jointly Non-Sampling Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
· Make It a CHORUS: Context- and Knowledge-aware Item Modeling for Recommendation
· Investigating reading behavior in Fine-grained Relevance Judgment
· An analysis of BERT in document ranking
· Cascade or Recency: Constructing Better Evaluation Metrics for Session Search
· Beyond User Embedding Matrix: Learning to Hash for Modeling Large-Scale Users in Recommendation
· Preference-based Evaluation Metrics for Web Image Search
· Models Versus Satisfaction: Towards a Better Understanding of Evaluation Metrics
2010年獲得香港大學計算機系博士，現為華為諾亞方舟實驗室技術專家，高級研究員，推薦與搜索實驗室主任，2020年博士畢業于香港科技大學，2018-2019任職于騰訊，擔任專家研究員。
· Interactive Recommender System via Knowledge Graph-enhanced Reinforcement Learning
· Influence Function for Unbiased Recommendation
· Neighbor Interaction Aware Graph Convolution Networks for Recommendation
· A General Knowledge Distillation Framework for Counterfactual Recommendation via Uniform Data
· Multi-Branch Convolutional Network for Context-Aware Recommendation
· Item Tagging for Information Retrieval: A Tripartite Graph Neural Network based Approach
· JIT$^2$R:A Joint Framework for Item Tagging and Tag-based Recommendation
· AutoGroup: Automatic Feature Grouping for Modelling Explicit High-Order Feature Interactions in CTR Prediction馬少平
現為清華大學計算機系教授，博士生導師。1982年7月畢業于清華大學計算機系，1984年10月獲得清華大學計算機系碩士學位后留校任教，1991年7月至1992年7月在日本學習，1997年6月在職獲得清華大學計算機系博士學位。主要研究方向為智能信息處理和信息檢索。現任中國人工智能學會會士、副理事長，中國中文信息學會副理事長。入選論文
· Jointly Non-Sampling Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
· Investigating reading behavior in Fine-grained Relevance Judgment
· An analysis of BERT in document ranking
· Make It a CHORUS: Context- and Knowledge-aware Item Modeling for Recommendation
· Cascade or Recency: Constructing Better Evaluation Metrics for Session Search
· Beyond User Embedding Matrix: Learning to Hash for Modeling Large-Scale Users in Recommendation
· Preference-based Evaluation Metrics for Web Image Search
現為合肥工業大學教授、博士生導師、計算機與信息學院院長。主要研究方向為多媒體信息處理、模式識別。在研究領域發表論文200余篇，入選科睿唯安2016、2017年度“Highly-Cited Researchers”。擔任IEEE TKDE、IEEE TCSVT、IEEE TNNLS、IEEE TMM等期刊編委。獲得國家杰出青年科學基金及優秀青年科學基金資助。
· Learning to Transfer Graph Embeddings for Inductive Graph based Recommendation
· Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach
· Try This Instead: Personalized and Interpretable Substitute Recommendation
· How to Retrain a Recommender System
· Lightening Graph Convolution Network for Recommendation
Tree-augmented Cross-Modal Encoding for Complex-Query Video Retrieval文繼榮
共有6篇論文入選
畢業于中國人民大學信息學院計算機科學與技術專業，獲得工學學士和碩士學位。1999年于中科院計算所獲得博士學位，同年加入微軟亞洲研究院，自2008年起擔任高級研究員和互聯網搜索與數據挖掘組主任。在微軟亞洲研究院工作的14年中，獲得50多項美國專利，其中一些成果已經被用于重要的微軟產品中(如微軟搜索引擎Bing)。所領導的研究團隊開發出了微軟學術搜索(http://academic.research.microsoft.com)、人立方(http://renlifang.msra.cn/)、產品搜索等有影響力的互聯網應用。在國際著名會議和期刊上發表了一百多篇論文，擔任過許多國際會議和研討會的程序委員和主席。目前是信息檢索領域主要期刊ACM Transactions on Information Systems(TOIS)的副主編。
入選論文
· SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval
· Sequential Recommendation with Self-Attentive Multi-Adversarial Network
· DVGAN: A Minimax Game for Search Result Diversification Combining Explicit and Implicit Features
· Encoding History with Context-aware Representation Learning for Personalized Search
· Reinforcement Learning to Rank with Pairwise Policy Gradient
· Employing Personal Word Embeddings for Personalized Search
此次會議中“后浪”們也有著精彩的表現！
共有55名同學有至少一篇的論文。其中，以下同學各有兩篇一作論文入選：卡內基梅隆大學計算機科學學院語言技術研究所的博士生Zhuyun Dai、羅格斯大學計算機專業的葛英強(Yingqiang Ge)、馬薩諸塞大學阿默斯特分校信息與計算機科學學院的博士生Chen Qu、清華大學計算機科學與技術系博士生張帆(Fan Zhang)、德州農工大學計算機科學與工程系的博士生Ziwei Zhu、武漢大學信息檢索與知識挖掘研究所的博士生賀國秀(Guoxiu He)， 和伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系的博士生莊弘磊(Honglei Zhuang)。
以下三位同學也有三篇論文入選，其中, 羅格斯大學計算機專業的博士生Zuohui Fu，以一作身份發文一篇；德州農工大學計算機科學與工程系的博士生Jianling Wang，以一作身份發文一篇；清華大學的博士生高宸(Chen Gao)，以一作身份發文一篇。看了關于SIGIR 2020 上華人學者的介紹，你決定pick誰了嗎？快去加油助威吧！
想要查看更多學者的詳細信息，可以移步 AMiner 會議智圖開放平臺 SIGIR 2020 專題全析圖（https://www.aminer.cn/conf/sigir2020/homepage），其內容包括論文、作者、華人學者、一作華人學生、論文 PPT 和視頻等多維分析服務，是參會學者的會議智能助理。
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