A 47ª Conferência Anual ACM SIGIR sobre Pesquisa e Desenvolvimento em Recuperação de Informação (SIGIR 2024) anunciou recentemente seus vencedores de prêmios. Entre os premiados, equipes do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Tsinghua receberam dois prêmios importantes:
-
O Prêmio Test of Time foi concedido a um artigo de 2014 intitulado "Explicit factor models for explainable recommendation based on phrase-level sentiment analysis". Este artigo foi escrito por Zhang Yongfeng, Lai Guokun e outros, sob a orientação dos Professores Zhang Min, Liu Yiqun e Ma Shaoping. A pesquisa definiu pela primeira vez o problema da "recomendação explicável" e projetou algoritmos correspondentes de análise de sentimentos para abordar esse desafio técnico. Desde sua publicação, tem desempenhado um papel de liderança no design e implementação de sistemas de recomendação na internet.
-
O Prêmio de Melhor Artigo foi para "Scaling Laws For Dense Retrieval" de Fang Yan, Zhan Jingtao, e supervisionado pelo Professor Assistente Ai Qingyao e Professor Liu Yiqun. Esta é a primeira vez que uma instituição de pesquisa da China continental lidera um artigo vencedor deste prêmio. O estudo investigou a aplicabilidade das leis de escala na recuperação densa de informações, o que tem implicações importantes para o design de motores de busca, sistemas de recomendação e outros sistemas de recuperação de informações.
Além disso, o Professor Assistente Ai Qingyao do departamento de CS de Tsinghua recebeu o Prêmio Early Career, marcando a primeira vez que um pesquisador da China continental ganha este prêmio.
Outros premiados incluem:
- Prêmio Early Career: Bhaskar Mitra (Microsoft Research), Harrie Oosterhuis (Universidade Radboud) e Xiang Wang (Universidade de Ciência e Tecnologia da China)
- Prêmios Comunitários e Prêmios DEI também foram apresentados a três destinatários
A conferência recebeu 1148 submissões, com 791 submissões válidas e 159 artigos completos aceitos, resultando em uma taxa de aceitação de 20,1%.
Um artigo intitulado "Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval" de pesquisadores da Universidade de Shandong, Universidade de Leiden e Universidade de Amsterdã recebeu uma Menção Honrosa de Melhor Artigo.
[Links para os artigos: