（图文|罗娇 编辑|信息 审核|李万理）6月13日上午，受信息学院邀请，美国伊利诺伊大学芝加哥分校（UIC）计算机科学系杰出教授Philip S.Yu（俞士纶）来校作题为“On Recommendations via Large Multi-modal Models”的学术报告。信息学院副院长李国亮教授、章文教授及数百名师生参与交流。

  俞士纶老师主要研究兴趣包括数据挖掘、隐私保护发布和挖掘、数据流、数据库系统、互联网应用和技术、多媒体系统、并行和分布式处理等，目前已在权威期刊和会议发表2500+篇论文，谷歌引用量197000+，拥有或已申请300余项美国专利。

  个性化推荐系统在电子商务领域具有很大应用前景，俞士纶教授深入探讨了推荐系统构建及应用方面存在的挑战以及其团队针对这些问题所做的系列研究工作，他指出在个性化推荐技术中存在一些问题，其中基于协同过滤的推荐仅利用物品的用户评分信息来查找志同道合的用户，而基于内容的推荐仅考虑物品类别来推荐类似或相关物品。为克服这些问题，俞士纶教授从社交网络、知识图谱等结构化信息到商品评论、商品描述等文本非结构化信息，深入探讨了如何有效处理这些信息并在推荐系统中加以应用以及在多模态系统中如何融合多源数据以实现更精准的个性化推荐，并详细介绍了利用图协同过滤向用户推荐项目、针对社交网络中的时态关联预测、在异构网络中基于元路径的Top-K相似搜索等前沿工作。随着大模型时代的到来，俞士纶教授团队尝试探索大语言模型在推荐系统中的应用前景，并取得一些成果。总而言之，俞士纶教授及其团队在推荐系统方面的研究工作中提出了许多创新方法，并利用大语言模型等新技术不断推动个性化推荐领域的发展。

  交流环节，学生们积极向俞士纶教授请教问题，涉及推荐系统中多模态数据融合、用户隐私保护、可解释性等，俞老师悉心地一一解答，为大家提供宝贵指导和见解。此外，青年教师也围绕多模态模型、推荐系统、大模型应用等方面与俞教授展开激烈讨论，共同探讨了未来研究的方向和挑战。

  报告结束，全体师生再次对俞士纶教授的到来表示感谢并留下了合影。现场观众表示，俞士纶教授的演讲充满激情，“不仅拓宽了视野，也激发了对知识的渴望”。