近期，以研究生一年级学生为第一作者的我实验室1篇师生论文被国际知名会议ICWS （IEEE International Conference on Web Services）2023（CCF B）长文录用。ICWS 是服务计算领域中最重要的国际学术会议之一。ICWS 2023长文录用率为20%。2023年的ICWS将于7月2日至7月8日在美国芝加哥举行。
论文介绍
论文题目：H-MGSR: A Hierarchical Motif-based Graph Attention Neural Network for Service Recommendation
作者：郑鑫, 王桂玲, 张佳宇, Yuqi Zhang, Nancy Wang, Jian Yu, 韩燕波
通讯作者：王桂玲
论文概述: 网络服务的快速发展使得开发人员寻找所需的服务变得越来越具有挑战性。为了解决这个问题，作者结合了在服务推荐等任务中表现出了良好性能的图神经网络，提出了一种全新的基于motif的用于web服务推荐的注意力图神经网络。该网络使用了节点级和motif级注意力机制相结合的分层注意力机制：节点级注意力机制通过区分不同相邻结点的重要性来聚合信息，而motif级注意力机制则加权组合由不同motif邻接矩阵生成的节点嵌入。
最后，多层感知器（MLP）对生成的节点嵌入进行优化，从而提供最终结果。在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型优于一些最先进的模型。此外，论文还进行了注意力系数的分析，以研究不同motif的在推荐任务中的重要性。总体而言，论文提出的方法在web服务推荐方面表现出了良好的性能，并突出了在该领域使用图神经网络的潜力。
