近日，我校计算机学院（网络空间安全学院）胡新荣教授团队研究成果《MACRec: A Multi-View Subspace Alignment Framework for Contrastive Sampling Calibration in Recommendation》被人工智能国际顶级会议 AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026（AAAI 2026） 接收，刘军平副教授为论文第一作者。澳大利亚伍伦贡大学杨捷博士为通讯作者，胡新荣教授和中国人民大学严睿教授为合作者。
该研究聚焦于图对比学习（Graph Contrastive Learning, GCL）在推荐系统中的采样偏差问题。现有GCL方法在采样过程中常将所有非锚点样本视为负样本，导致“假负样本”（false negatives）问题，从而削弱表示质量。针对这一挑战，论文提出了一种全新的多视图子空间对齐框架MACRec，通过多层次子空间学习和行为信号引导的对齐机制，实现对比采样的自动校准。
图1 MACRec模型框架
在多个真实推荐基准数据集上的实验结果表明，MACRec能够在不同图增强策略下均显著优于现有方法，最高相对性能提升达 14.55%。详细的消融实验进一步验证了框架中多视图亲和建模、跨子空间对齐和对比重加权三大模块的协同作用，其中校准机制在缓解假负样本问题、提升推荐精度方面贡献最为突出。
该研究为图对比学习在推荐系统中的采样校准提供了一种新的解决思路，为构建更鲁棒、更精准的自监督推荐模型奠定了基础。
图2 实验结果
AAAI由美国人工智能促进协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）主办，是人工智能领域全球最负盛名的学术会议之一，有“人工智能顶会”之称。自1979年创办以来，AAAI以其严格的论文评审机制和高水平的学术成果，成为人工智能研究与技术发展的风向标。作为人工智能技术与应用的前沿阵地，AAAI会议的内容涵盖深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等多个学科领域，是全球学术界与产业界高度关注的重要会议之一。本届AAAI会议共收到29000余篇论文投稿，有效投稿数为23,680篇，最终接收4,167篇论文，录用率为17.6%。
近年来，计算机学院（网络空间安全学院）不断强化科研团队建设，开展有组织科研，加强对外学术交流，产生了一系列高水平成果。
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