近日，我院2022级博士研究生肖亚男和大连海事大学的姜璐、澳门大学的汪澎洋以及吉林大学的徐原博，共同撰写的论文“Hierarchical Reinforcement Learning for Point of Interest Recommendation”被人工智能领域国际会议（CCF A类会议）IJCAI 2024接收。肖亚男于2019年进入罗娜副教授实验室读研，就读于我院计算机科学与技术专业。2022年进入殷明浩教授智能信息处理实验室读博。
会议简介：国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence，简称为IJCAI）是人工智能领域中最主要的学术会议之一，每年举办一次。IJCAI是CCF推荐A类会议，Core Conference Ranking A*类会议。
会议名称：The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2024)
会议类别：中国计算机学会推荐A类会议
论文题目：Hierarchical Reinforcement Learning for Point of Interest Recommendation
作者顺序：肖亚男，姜璐，刘鲲鹏，徐原博，汪澎洋，殷明浩
第一作者：肖亚男
通讯作者：殷明浩，汪澎洋
论文概述：随着基于位置的服务日益普及，准确推荐兴趣点（POIs）已成为一项关键任务。虽然现有技术能够熟练处理时间序列数据，但在适应用户兴趣点选择的多样性和动态性方面，尤其是从复杂的历史行为中提取关键信号方面，这些技术还存在不足。为了应对这一挑战，我们推出了分层强化学习预处理框架（HRL-PRP），该框架可集成到现有的推荐模型中，从而有效优化用户配置文件。HRL-PRP 框架采用双层决策过程，高层决策过程确定修改配置文件的必要性，低层决策过程侧重于在配置文件中选择 POI。通过对多个真实数据集的评估，我们证明 HRL-PRP 在各种推荐性能指标上都超越了现有的先进方法。
