近日，研究组一年级研究生陈欣然的论文“Boost social recommendation via adaptive denoising network”被The 2024 Web Conference (WWW) 的Short Paper Track录用，该文针对社会化推荐系统容易面临的社交关系噪声问题，提出了一种基于自适应降噪图神经网络的推荐模型，可以根据推荐目标任务自适应学习社交关系权重，不仅提高了推荐准确性而且增强了推荐模型应对噪声的鲁棒性。

        The  Web Conference (WWW)是CCF 认定的A类权威会议，今年5月13-17日将在新加坡召开。