2018年12月4日上午，应计算机学院认知计算与智能信息处理（CCIIP）实验室主任魏巍副教授的邀请，东北大学软件学院郭贵冰副教授在计算机学院南一楼会议室作了题为“基于负样本采样的个性化推荐”的报告。郭贵冰副教授于2015年7月获得新加坡南洋理工大学(NTU)博士学位，2015年11月以引进人才的方式进入东北大学软件学院，任职副教授。其研究兴趣包括推荐系统、深度学习、社会计算、大数据与数据挖掘，当前的研究重点是面向大数据的深度协同推荐算法。目前已在包括AAAI、IJCAI、UAI、IUI、IEEE TKDE、ACM TWEB等在内的多个国际著名会议和期刊上发表了60多篇高水平学术论文。
郭贵冰副教授报告主要包括四个方面的内容：首先向大家简要介绍了其课题组在“协同智能” 推荐技术方面的两项研究成果：基于语义反馈的协同过滤推荐和基于多维视角的社交感知推荐，随后重点探讨了基于负样本采样的情景感知推荐这一内容。在报告中，郭贵冰副教授先回顾了在该研究领域已有的部分研究工作，接着详细介绍了其课题组近两年基于负采样情景感知推荐的多个创新性工作。包括提出了地点感知的GeoBPR模型，依据地理位置识别可能的负样本物品；提出动态快速的采样策略VSE-ens，选择最有信息量的物品；提出词嵌入表示学习模型Opt-Rank，利用适应性动态采样策略提升在小数据集上的学习效果；提出全样本的非采样策略，显著减少模型的时间复杂度，提高推荐模型的收敛效果和总体性能。随后，郭贵冰副教授向大家介绍了其设计开发的推荐系统开源算法库——LibRec，并展望了该项目未来的研究方向和工作重点，即支持大数据的工业应用。
本次报告吸引了来自学院多个实验室的老师和同学参加。郭贵冰副教授内容详实、精彩生动的报告给前来聆听的师生们留下了深刻印象。所有到场的师生都表示收获颇多，针对报告的内容，到场的师生与郭贵冰副教授进行了进一步地探讨和交流，会场气氛相当热烈。