张烨同学在计算机学会推荐A类会议AAAI 2025上发表论文“Multi-type MOOCs Recommendation: Leveraging Deep Multi-Relational Representation and Hierarchical Reasoning”。张烨是我院计算机应用技术专业2019级博士研究生。

会议简介：AAAI （AAAI Conference on Artificial Intelligence）是人工智能领域中最主要的学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。主要包括会议特邀报告、Student Abstract and Poster及Workshop等环节，旨在促进全球人工智能领域的研究及学术交流。

会议名称：The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI-25）

会议类别：中国计算机学会推荐A类会议

第一作者：张烨

作者顺序：张烨 高艳琪 王东杰 周雨鹏 贺金龙 孙朝阳 殷明浩*

论文题目：Multi-type MOOCs Recommendation: Leveraging Deep Multi-Relational Representation and Hierarchical Reasoning

论文概述：本文提出了一种新颖的多类型大规模开放在线MOOCs推荐框架，旨在解决现有研究中的两个主要问题：1) 忽略了课程、知识概念和视频之间的相互关系，导致推荐效果不佳；2) 忽视了学习者与课程内容之间的层次互动，难以准确捕捉学习者的学习意图。为了解决这些问题，本文提出了一个包括多关系表征和层级推理的框架。在多关系表征阶段，结合领域知识构建了课程关系图和知识概念关系图，并基于学习者的浏览历史动态构建了视频关系图。随后，利用图神经网络学习这些图的嵌入表示。在层级推理阶段，提出了一种分层集束搜索策略，通过计算联合概率来缩小候选课程、知识概念和视频的范围。此外，本文引入了一个可选层，以优化根据学习者意图推荐的视频，提升推荐的多样性和可解释性。实验结果表明，所提方法在有效性、鲁棒性和可解释性方面表现出显著优势。

初审：武珊

复审：付治国

终审：殷明浩