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我院2018届毕业生许启迪同学获得ACM MM 2019大会HULU CBVRP赛道世界冠军
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更新时间: 2019-11-04 09:44:09
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 近日,全球多媒体领域最顶级的学术会议ACM MM 2019大会在法国尼斯拉开序幕,我院2018届毕业生许启迪(指导老师电子科技大学未来媒体中心沈复民、申恒涛)为第一作者的论文《Time-aware Session Embedding for Click-Through-Rate Prediction》,在大会举办的HULU CBVRP(基于内容的视频关联预测推荐)大赛中一举夺魁,斩获ACM Multimedia 2019 Grand Challenge Winner First Place。

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  在此次大赛中,许启迪和队友在沈复民、申恒涛教授的指导下,以经典的Item2Vec推荐算法为主干,在基于用户观看历史的视频嵌入向量基础上,自适应地引入一个时间衰退因子,在计算目标视频相似度时,更多考虑用户最近观看的视频,相对减弱时间较远视频的影响。同时,为了捕捉用户对视频点击行为的多义化兴趣,在视频的嵌入过程中引入了多头注意力转换器结构,使得结果大幅提升。此外,团队还提出了一种视频多模态特征的融合算法,使得模型能够从视觉/听觉等不同维度对不同视频进行分析。该方法在电视剧赛道上取得了auc:0.6656的成绩,获得了比赛第一名。在Acm Multimedia 2019会议举办现场,大会组委会对Grand Challenge中7个challenge接收的所有paper进行了评选,该工作最终从进入决赛的20篇论文中脱颖而出,获得了所有challenge的第一名。

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  ACM Multimedia是中国计算机学会推荐的多媒体领域A类国际会议。为了增强学界和工业界的联系,ACM Multimedia从2009年开始每年专门设置一个名为Multimedia Grand Challenge Session的竞赛单元,由工业界就它们未来5到10年所关心的前沿方向出题,学者通过参加竞赛并投稿论文的形式答题。

  视频相关性预测是在线流媒体服务中最重要的任务之一。根据用户观看或搜索视频的记录,推荐系统能够提供个性化推荐以帮助用户发现更多感兴趣的视频内容。目前大多数在线服务中的视频相关性预测都是基于用户行为,这将不可避免的带来“冷启动”问题,即系统因无法获取新视频的用户行为记录而难以给出相关推荐。基于上述背景,Hulu(北京)与ACM Multimedia 2019 联合推出了基于内容的视频相关性预测大赛,希望通过智能化的分析理解,将视频本身所包含的图像、声音、文本等源内容有效利用起来,作为视频相关性预测的可靠依据。