徐扬老师团队在跨地区兴趣点推荐领域取得重要研究进展

2026-06-05

近日，我院徐扬老师团队在CCF-A类顶级期刊 《IEEE Transactions on Multimedia》 上发表题为 “Prompt-Enhanced Multi-Modal Cross-Region POI Recommendations” 的研究论文。该研究针对跨区域兴趣点（POI）推荐中的数据稀疏、共享用户与兴趣点极度匮乏等挑战，创新性地提出了一种提示增强的多模态跨区域兴趣点推荐方法。论文第一作者为团队2022级博士生彭成美，徐扬老师为唯一通讯作者。图1 提示增强的多模态跨区域兴趣点推荐方法框架图研究团队首先利用预训练模型对图像、...

查看更多

吴泓辰团队在大模型谣言检测研究中取得重要进展

2026-06-05

近日，我院吴泓辰团队在信息处理领域国际SCI一区顶级期刊 《Information Processing and Management》 上发表题为 “CLEAR: Prototype-conditioned flow purification for LLM-based rumor detection with Dirichlet evidential learning” 的研究论文。该研究针对社交媒体中谣言检测面临的语义模糊、评论噪声极化及虚假关联等难题，创新性地提出了 CLEAR（上下文潜在对齐捕获网络） 框架，显著提升了复杂场景下的谣言识别能力。CLEAR ...

查看更多

王皓教授课题组在软件工程研究领域取得重要进展

2026-05-19

近日，我院王皓教授课题组在软件工程领域CCF A类顶刊IEEE Transactions on Services Computing上发表了论文” PUDSQ: Privacy-Preserving User-Defined Skyline Query Processing With Function Secret Sharing”。随着云计算与数据驱动决策的广泛应用，多标准决策分析中的天际线（Skyline）查询技术日益成为研究热点。然而，现有天际线查询面临两大关键挑战：一是传统方法采用固定支配关系，难以捕捉用户个性化偏好；二是云服务部署模式容易泄露敏感数据与查询逻辑。...

查看更多

吴泓辰虚假新闻检测研究团队取得重要进展

2026-05-19

2026年4月，我院吴泓辰老师在SCI一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》发表了题为“DHEM-FND: Dual-layer heterogeneous expert network and dynamic memory augmentation for multi-domain fake news detection”的研究论文。该研究提出了一种融合双层异构专家网络与动态记忆增强的模型，旨在解决多领域虚假新闻检测中的特征纠缠、领域动态演变及计算效率等关键挑战。该研究在Twitter、微博等多个真实世界数据集上验证了模型的有效性，...

查看更多

王皓教授课题组在网络安全研究中取得重要进展

2026-05-19

近日，我院王皓教授课题组在网络安全方向CCF A类顶刊IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing上发表了论文” SecOIR: Enhancing Privacy and Accuracy in Outsourced Image Retrieval via Function Secret Sharing and Deep Hashing”。随着大数据与云计算的快速发展，图像数据的规模呈指数级增长，越来越多的用户选择将图像数据及检索服务外包至云服务器。然而，外包环境带来了严重的数据隐私泄露风险，如何在保护数据隐私的同时实现高效、...

查看更多