我院教师马乐荣在大规模知识库引文推荐方面取得重要进展，其研究成果《A Hybrid Discriminative Mixture Model for Cumulative Citation Recommendation》日前在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》上发表。

《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》，简称TKDE，是IEEE社区数据挖掘和数据库领域里的一个顶级期刊，是中国计算机学会推荐的A类期刊，也是2019年《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》 指定的数据库与数据挖掘方向第1位A类期刊。主要刊登计算机科学、人工智能、电子工程、计算机工程等领域在知识与数据工程方向的学术论文。中国计算机学会认为“A类指国际上极少数的顶级刊物和会议，鼓励我国学者去突破”。该研究成果由马乐荣博士和北京理工大学导师组共同完成。针对大规模在线知识库内容严重滞后问题，提出融合实体和文档类别信息的判别混合模型，在大规模数据集上取得了优异的性能。该成果获得了国际、国内同行的高度评价与广泛关注。

该项研究工作得到了科技部重大专项、国家自然科学基金、陕西省科技厅和延安大学博士科研启动项目的支持。

论文具体索引及链接地址：

L. Ma, D. Song, L. Liao and J. Wang, "A Hybrid Discriminative Mixture Model for Cumulative Citation Recommendation," in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. doi: 10.1109/TKDE.2019.2893328

URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8613930&isnumber=4358933