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面向推荐系统的数据挖掘基础理论与方法
CCF科技成果奖
项目名称：面向推荐系统的数据挖掘基础理论与方法
完成单位：中国科学技术大学、微软亚洲研究院
完成人：陈恩红、连德富、谢幸、练建勋
本项目针对推荐系统面临的需求隐藏难理解、数据稀疏难利用、匹配复杂难高效的技术挑战，取得了以“兴趣推理融合—推荐模型泛化—检索推理扩展”为主线的关键理论与方法突破，全面提升了推荐算法的泛化性能和推理效率，论文获ACM SIGKDD最佳学生论文奖，开源了相关推荐系统，成果在广告投放、商品推荐、新闻推荐等场景中得到成功应用。
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