8月26日，第25届IEEE国际数据挖掘大会（International Conference on Data Mining，ICDM）发布了论文录用结果，我院计算机系王悦副教授（第一作者）指导2022级计算机科学与技术专业本科生付德航和谭洁同学完成的论文《Detecting Intent Drift in Continuous Conversation via Temporal Transition Accumulation》被录用为长文（Regular Paper）。IEEE ICDM与ACM SIGKDD、SIAM SDM并称为数据挖掘领域的三大顶级国际会议，被中国计算机学会（CCF）推荐为B类国际会议。本次会议将于今年11月在美国华盛顿市召开，共收到全球学者的投稿785篇，录用106篇，录用率仅为13.5%。论文的合作者还有我院电子商务系崔丽欣副教授、浙江大学韩俊晓博士、华中科技大学万瑶副教授、北京师范大学白璐教授（通讯作者）、美国伊利诺伊大学芝加哥分校Philip S. Yu教授。

该论文讨论了基于大语言模型（LLM）的QA系统在与用户持续对话场景中，系统如何准确判断随机可能出现的用户意图漂移问题。进而提出了一种可微分的方法DriftHunter，使神经网络能够通过动态累积对话轮次之间的时间转换来理解用户意图如何随着对话的进展而变化。与经典工作不同，该方法能够逐步捕获意图和时隙之间的全局与局部转换模式，且无需依赖先前统计结果。此外，该方法能够学习时间累积的动态，从而使神经网络模型能够更好地关注持续交互过程中最热门的用户意图。

撰稿：王悦

审稿：章宁

编辑：赵园