10月12日下午，来自湖北省两所著名高校的博士研究生通过网络会议走进计科讲坛，为师生们带来两场精彩的学术报告。

来自华中科技大学4688美高梅登录中心的在读博士赵森，年仅25岁，研究方向聚焦于推荐系统领域，已在国际顶级学术会议上成功发表3篇CCF-A类论文。他作了题为《对话推荐系统研究》的报告，从其研究背景和意义出发，详细介绍了相关研究工作、主要的挑战和解决方案。推荐系统在信息检索方面取得了巨大的成功，对话推荐系统的出现颠覆了现有框架，这种互动不仅丰富了推荐系统的数据源，还提供了更准确的用户反馈信息，从而实现更精准和个性化的推荐结果。然而，对话推荐系统也面临两个核心挑战：如何构建高效的对话推荐策略以及如何在不断变化的用户偏好下动态地建模，报告分享了两个创新解决方案：第一个方案着眼于构建层级化的对话推荐策略，以兼顾对话推荐的效率和推荐物品的用户满意度；第二个方案专注如何引入社交信息，通过超图和对比学习来动态地建模用户偏好。这些创新不仅将提升推荐系统性能，还将为用户带来更个性化和令人满意的推荐体验。

刚毕业于武汉大学国家网络安全学院的苏方方博士，有着丰富的行业工作经验，主要研究方向为自然语言处理、生物信息抽取等。她作了题为《面向生物医学领域的复杂事件抽取研究》的报告，从生物医学事件抽取的背景及意义、任务、挑战出发，针对生物医学领域中存在大量嵌套、重叠事件等各类复杂情况导致事件抽取性能不佳等问题，提出了一系列的模型来解决这些问题，包括：基于依存图卷集网络的事件抽取模型、基于可控解码策略的事件生成模型、基于转移的事件结构预测模型、基于共指链的篇章级事件抽取模型、基于second-order的事件图解析模型、基于统一标签空间的事件填表模型等。报告深入浅出地呈现了课题研究不断深入的过程，为师生科学研究工作提供了启发和借鉴。

（审核 崔艳荣 编辑 熊晶）