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    黄纪洲获中国文联优秀博士学位论文奖,搜索推荐技术创新成果显著

    发布日期:2021-02-04 14:21 化学论文

    近日,中国计算机联合会CCF颁发了“2020年CCF优秀博士学位论文奖”,以表彰获奖者的博士论文在创新和学术影响力方面的突出表现。百度黄继洲榜上有名。据了解,黄继洲博士毕业于哈尔滨工业大学,获奖论文为《搜索引擎中的实体推荐关键技术研究》。论文导师为百度CTO王海峰(哈尔滨工业大学兼职博士生导师)。这篇获奖论文不仅体现了百度在搜索引擎技术研究和应用方面的领先地位,而且通过产学研结合的良性循环模式促进了搜索引擎技术的发展。

    2020年,中国科学院院士、中国文联主席梅红授予黄纪洲“中国文联优秀博士学位论文奖”

    据了解,CCF优秀博士学位论文奖设立于2006年,旨在奖励在计算机科学与技术及相关领域基础理论或应用基础研究方面取得重要突破,或在关键技术和应用技术方面有重要创新的中国计算机领域博士学位论文作者。入选的优秀博士论文创新成果包括7篇学术论文和32项国内外授权发明专利,获得省部级科技进步一等奖。

    搜索引擎是用户获取信息的重要工具。为了更好的满足用户的需求,搜索引擎起初只能被动的根据查询返回相关网页,逐渐改进为根据查询主动提供相关信息推荐。实体推荐技术是推荐粒度最细、信息内容最丰富的信息推荐形式之一,旨在为用户提供与其查询直接或间接相关的实体列表,帮助用户扩展知识。因此,实体推荐技术不仅成为现代搜索引擎不可或缺的功能之一,也成为学术界关注的研究课题。

    实体推荐系统的目标是根据用户输入的查询在搜索结果中提供相关的实体建议,从而帮助用户找到更多与其搜索需求相关的信息。用户对实体信息的需求很大。例如,超过70%的查询包含命名实体,大约40%的查询对其中一个实体有主搜索需求。大规模知识地图(如百度知识地图)的出现,使得搜索引擎可以根据查询为用户推荐相关实体。上图是百度搜索引擎提供的实体推荐结果查询“dodo”的例子。除了提供相关实体的列表,系统还提供每个推荐实体下的推荐理由。系统推荐的这些实体列表有效地提高了用户的信息发现体验和用户参与度。

    这篇获奖论文的技术创新恰恰在实体推荐技术方面。本文研究了实体推荐算法和推荐原因生成的关键技术,包括:(1)适用于搜索引擎的大规模实体推荐算法和基于上下文的实体推荐算法优化的具体策略;(2)实体对推荐原因的识别和实体对推荐原因的生成;人工智能的学术研究与搜索引擎行业的需求紧密结合,帮助用户更方便地找到与其搜索需求相关的信息,提高用户的信息发现体验,帮助用户扩展知识,从而越来越受欢迎。此外,这些研究成果也在百度搜索引擎中得到了应用,在实践中促进了搜索引擎的可持续发展,使公众能够享受到更准确、更智能的搜索服务体验。

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