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SIGIR2017微软包揽长短论文清

时间:2019-08-16 19:32:02 来源:互联网 阅读:0次

  SIGIR 2017:微软包揽长短论文,清华获学生论文(附作者讲解视频)

  ACM SIGIR 是国际计算机学会主办的信息检索领域会议,近日在日本东京举办。AI科技评论消息,SIGIR 2017 的论文及学生论文奖已经颁布,结果如下。

  论文论文得主

  BitFunnel: Revisiting Signatures for Search

  Bob Goodwin (Microsoft), Michael Hopcroft (Microsoft), Dan Luu (Microsoft), Alex Clemmer (Heptio), Mihaela Curmei (Microsoft), Sameh Elnikety (Microsoft), Yuxiong He (Microsoft)

  AI 科技评论了解到,论文第二作者 Michael Hopcroft 于近日在 YouTube 上传了关于 BitFunnel 的解读视频,特搬运到上以飨读者:

  论文提名

  IRGAN: A Minimax Game for Unifying Generative and Discriminative Information Retrieval Models

  Jun Wang (University College London), Lantao Yu (Shanghai Jiao Tong University), Weinan Zhang (Shanghai Jiao Tong University), Yu Gong (Alibaba Inc.), Yinghui Xu (Alibaba Inc.), Benyou Wang (Tianjin University), Peng Zhang (Tianjin University), Dell Zhang (Birkbeck, University of London)

  本文作者为 UCL 教授汪军,此论文是他联合上海交通大学、阿里巴巴及天津大学等团队一同完成,论文在评审阶段获得 SIGIR 满分,是论文的大热提名。

  论文作者汪军教授在时间分享了获奖消息,并表示“祝贺大家,也算众望所归”;上海交通大学助理教授张伟楠博士也表示“尽力了。感谢伙伴们的支持”。

  值得一提的是,在今年 CCF 主办,与香港中文大学(深圳)承办的 CCF-GAIR 2017上,汪军教授也来到了大会现场并做了主题演讲。

  传送门:

  UCL计算机系教授汪军:如何进行大规模多智体强化学习?

  专访 UCL 教授汪军:中国能不能出现像 DeepMind 这样的企业?

  Classification by Retrieval: Binarizing Data and Classifiers

  Fumin Shen (University of Electronic Science and Technology of China), Yadong Mu (Peking University), Yang Yang (University of Electronic Science and Technology of China), Wei Liu (Tencent AI Lab), Li Liu (Malong Technologies Co., Ltd), Jingkuan Song (University of Electronic Science and Technology of China), Heng Tao Shen (University of Electronic Science and Technology of China)

  此文作者为电子科技大学副教授沈复民,由电子科技大学、北京大学、腾讯 AI Lab、码隆科技联合发布。

  学生论文Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model

  Fan Zhang (Tsinghua University), Yiqun Liu (Tsinghua University), Xin Li (Tsinghua University), Min Zhang (Tsinghua University), Yinghui Xu (Alibaba Group), Shaoping Ma (Tsinghua University)

  此论文也是今年的获奖学生论文,清华大学计算机系硕士生张帆为作者,导师刘奕群为第二作者,还有李昕、张敏、徐盈辉(阿里巴巴)、马少平等四位作者。

  清华大学计算机科学与技术系信息检索课题组时间在公众号“THUIR”上公示了这一喜讯,(公众号:) AI 科技评论摘录其中的论文介绍如下:

  评价指标设计一直是信息检索技术研究中的核心问题之一,而估计用户的期望收益与期望付出则是搜索用户行为模型的关键组成部分。受模型框架限制,当前几乎所有信息检索评价指标均无法做到同时将用户的期望收益和付出纳入会话终止条件的估计。针对这一问题,计算机系师生受流行电子游戏“Bejewed(中文名:宝石迷阵)”机制启发,设计了一个创新性的用户交互模型框架,将期望收益与付出因素重新建模,并把现有的绝大多数评价指标纳入这一框架的范畴。在真实用户行为数据上的实验表明,该框架比现有指标能够更好的预测用户满意程度。

  AI 科技评论目前已与论文作者取得联系,后续将带来精彩论文解读。

  短论文短论文得主

  LiveMaps – Converting Map Images into Interactive Maps

  Michael R Evans (Microsoft Corp)

  , Dragomir Yankov (Microsoft Corp), Pavel Berkhin (Microsoft Corp), Pavel Yudin (Microsoft Corp), Florin Teodorescu (Microsoft Corp), Wei Wu (Microsoft Corp)

  短论文提名

  DBpedia-Entity v2: A Test Collection for Entity Search

  Faegheh Hasibi (Norwegian University of Science and Technology), Fedor Nikolaev (Wayne State University), Chenyan Xiong (Carnegie Mellon University), Krisztian Balog (University of Stavanger), Svein Erik Bratsberg (Norwegian University of Science and Technology), Alexander Kotov (Wayne State University), Jamie Callan (Carnegie Mellon University)

  十年论文奖(Test of Time Award)十年论文得主

  Personalizing search via automated analysis of interests and activities

  Jaime Teevan, Susan T. Dumais, Eric Horvitz, SIGIR 2005.

  十年论文提名

  A Markov random field model for term dependencies

  Donald Metzler, W. Bruce Croft, SIGIR 2005.

  Information retrieval system evaluation: effort, sensitivity, and reliability

  Mark Sanderson, Justin Zobel, SIGIR 2005.

  更多精彩内容及论文解读敬请关注 AI 科技评论。

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