10月15日下午，计算机与软件学院“梦溪湖论坛”系列讲座在思学楼C204举行。本次讲座聚焦“面向会话推荐任务的时序问题研究”，吸引了许多对该领域怀有浓厚兴趣的研究生参加。本次讲座特邀西南石油大学计算机与软件学院新晋教师王焕文老师担任主讲人。

王焕文老师首先对会话推荐任务进行概述，解释了如何从目标会话序列到所交互的会话序列集合，进而得到相关度排序。她指出目前研究领域面临三个的问题，并针对这些挑战提出了解决的研究方案，从“基于ARMA滤波器与图卷积融合的会话推荐”，经过时空信息挖掘，将方案改进为“基于时空图神经网络的会话推荐”，最后通过时间间隔理解得到更好的“基于用户行为区间增强的图Transformer会话推荐”。

随后，王老师依次介绍这三个研究方案。首先是“基于ARMA滤波器与图卷积融合的会话推荐”，王焕文老师阐述AUTOMATE模型和ARMAConv层对模型性能影响对比，发现AUTOMATE模型的的性能表型更好，例如在同一个数据集上，GCN和GAT模型的性能为67.68和64.88，而AUTOMATE模型取得了70.15。第二个研究方案是“基于时空图神经网络的会话推荐”，王老师分享了SGNN模型和所做的对比实验结果，与其他模型相比，SGNN模型在性能上优于其他模型，此时在相同数据集上，SGNN模型的性能为70.21，接着，王老师指出消融实验能够证明所有提出模型的有效性。随后，王老师就第三个研究方案“基于用户行为区间增强的图Transformer会话推荐”提出IGT模型和对比实验结果，并得到在相同数据集上，IGT模型的性能为71.82。

最后，王焕文老师对这三种模型做出了一个总结。分享结束后的提问环节中，同学们积极提问，问题涉及滤波器的应用厂家以及与传统模型如LSTM的比较，王老师耐心解答了这些问题，为同学们提供深入的见解。

此次“梦溪湖论坛”讲座内容前沿，不仅激发了同学们对新技术的兴趣，还为同学们的研究方向提供了宝贵的思路和启发。