Roblox 기계 학습 엔지니어 Xiao Yu와 그의 공동 저자가 Test of Time 상을 받은 것을 축하하게 되어 기쁘게 생각합니다. 제17회 웹 검색 및 데이터 마이닝에 관한 ACM 국제 컨퍼런스 (WSDM 2024). Test of Time Award는 연구가 학문 분야의 추세와 방향을 바꾸었다는 역사적 영향과 인식의 표시입니다. 지속적인 영향을 미친 10년 전의 연구 출판물을 인정합니다.

당선 논문은 "개인화된 개체 추천: 이기종 정보 네트워크 접근 방식”는 WSDM 2014에서 처음 발표되었으며, Yu는 University of Illinois at Urbana-Champaign의 연구원이었습니다. Yu는 2022년에 Roblox에 입사하여 최근 작업을 포함하여 자연어, 컴퓨터 비전, 대규모 언어 모델 및 생성 AI 분야에서 일해 왔습니다. 실시간 AI 채팅 번역 과 실시간 음성 조정. 

Yu는 수상 논문에서 “나는사용자와 항목에 대한 표현으로 메타 경로 기반 잠재 기능의 개념을 소개합니다. 이는 표현 학습이 추천 시스템의 최첨단 기술이 되기 전이었습니다. 이는 이기종 네트워크 및 추천 시스템에서 임베딩이 널리 사용되기 이전이지만, 이 논문에 제시된 관찰과 철학은 많은 연구자들이 이 문제를 재검토하도록 영감을 주며 이 영역에서 혁신적인 연구의 물결을 촉발시켰습니다.”

Yu와 동료들이 발표한 연구는 추천 엔진이 점점 더 보편화되면서 지난 10년 동안 상당한 인정을 받았습니다. “다양한 관계 정보를 통합함으로써 우리의 방법은 추천을 더 많이 개인화하여 사용자에게 더 정확하고 관련성이 높으며 맞춤화된 제안을 제공합니다. 이는 사람들이 관련 없는 권장 사항으로 폭격을 받는 오늘날의 정보 과부하 시나리오에서 매우 중요합니다.”라고 Yu는 말합니다.

“이 문서 이전에는 그래프 기반 하이브리드 추천 시스템이 사용자가 이전에 특정 품목을 구매했는지 여부와 같은 단일 유형의 관계를 활용하는 경우가 많았습니다. 이는 네트워크 내에서 관계 이질성을 활용하는 최초의 접근 방식 중 하나였습니다. 다양한 관계를 모델링함으로써 제안된 추천 시스템은 사용자 선호도와 항목 특성에 대한 더 풍부하고 미묘한 이해를 포착할 수 있습니다.”

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