在刚刚举行的第十届CBD2022（The Tenth International Conference on Advanced Cloud and Big Data）国际会议上，我院硕士研究生王巍伟、博士研究生魏李婷为共同一作的论文“Attentional Meta-path Contrastive Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation”被评为CBD 2022 最佳论文。

论文提出一种基于注意力机制的元路径对比图卷积网络的知识概念推荐方法（AMCGRec）。通过建立异构图，选取特定元路径，在每条元路径上利用图对比学习进一步获取高阶的邻居信息，利用注意力机制融合所有元路径的特征信息，进行知识概念推荐，从而缓解知识概念推荐中数据稀疏和不平衡问题。在公开数据集MOOCCube上进行评估，实验结果表明，AMCGRec方法比现有的方法具有更好的推荐精度。

本次CBD 2022会议共有56篇论文作口头报告，最后选出3篇论文为会议最佳论文。