Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

LLM-Grounded Dynamic Task Planning with Hierarchical Temporal Logic for Human-Aware Multi-Robot Handover

基于分层时序逻辑的LLM引导动态任务规划用于人感知多机器人协作

Shuyuan Hu, Tao Lin, Kai Ye, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） 纠错

AI总结 本文提出基于分层时序逻辑的神经符号框架，实现动态任务规划以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。

Comments Accepted by IROS 2026

Less is More: Modality-Decoupling for General AIGC Audio-Video Detection

少即是多：通用AIGC音频-视频检测的模态解耦

Jielun Peng, Yabin Wang, Yaqi Li, Jincheng Liu, Xiaopeng Hong, Athanasios V. Vasilakos

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Agder（阿格德大学） 纠错

AI总结 针对通用AIGC音频-视频检测，现有方法假设不总成立，本文提出DAV-Det系统，通过决策级融合独立建模各模态取证证据，视觉和音频检测器分别利用多粒度表示及门控双分支架构，在挑战赛中排名第一。

Comments First place in the General AIGC Audio-Video Detection Challenge at the IJCAI-ECAI 2026 DDL 2.0 Workshop

ReLATE: Reliability-Guided Evidence Fusion for Robust UAV--Satellite cross-view Geo-Localization

ReLATE：用于稳健无人机-卫星跨视角地理定位的可靠性引导证据融合

Haochen Jiang, Jialei Pan, Yuzhe Sun, Zhe Dong, Lecheng Ren, Yanfeng Gu, Tianzhu Liu

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学电子与信息工程学院） ； National Key Laboratory of Radar Detection and Sensing, Nanjing Research Institute of Electronics Technology（南京电子技术研究所雷达探测与感知国家重点实验室） ； School of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（曼彻斯特大学电气与电子工程学院） 纠错

AI总结 针对无人机-卫星跨视角地理定位在实际飞行中受多种因素影响、现有方法稳健性不足的问题，提出ReLATE框架，通过可靠性自适应特征融合提升稳健性，在UAVSat-Deg基准测试中表现最佳，且干净图像精度具竞争力。

A Unified Algorithmic Framework for Hybrid Reinforcement Learning in Tabular MDPs with Shifted Transition Dynamics

表格型马尔可夫决策过程中具有转移过渡动态的混合强化学习统一算法框架

Zheshun Wu, Renjie Zheng, Jinhang Zuo, Zenglin Xu, Fang Kong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究表格型MDP中混合强化学习，提出含MIN-UCB-VI和MAX-LCB-VI的统一算法框架，利用细粒度偏差信息有效利用离线数据，给出理论保证并通过实验验证，解决离线数据因转移动态而无效的问题。

Comments 59 pages, 3 figures, and 2 tables

Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials

用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布

Haolin Li, Yuyang Miao, Menglei Li, Jinshuai Bai, Liyuan Wang, Xin Liu, Bo Gao, Jiantao Liu, Danilo Mandic, Zahra Sharif Khodaei, M. H. Aliabadi, Weiqiu Chen

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Ningbo University（宁波大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究结构化超材料设计问题，提出GenTO统一框架，通过训练扩散模型并引导拓扑分布，能为异构任务重用拓扑先验，保留结构多样性，获高性能方案，确立拓扑知识为超材料设计统一原则。

FREPix: Frequency-Heterogeneous Flow Matching for Pixel-Space Image Generation

FREPix：频率异质流匹配用于像素空间图像生成

Mingfeng Lin, Jiakun Chen, Liang Han, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 FREPix通过分解低频和高频组件，设计显式生成流程，提升像素空间图像生成效果，实现1.91 FID在256×256和2.38 FID在512×512的性能。

PRISM: Prompt Refinement via Image-grounded Self-rewarding Mechanism for Text-to-Image Generation

PRISM：通过基于图像的自我奖励机制进行文本到图像生成的提示优化

Guo Tang, HongJie Luo, Tianxu Wang, Ying Zhang, Hao Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 针对文本到图像生成模型对提示制定敏感的问题，提出PRISM框架，通过基于图像的自我奖励机制，利用结构化视觉诊断和多任务监督微调等方法，提高图像质量和语义对齐，并提供可解释反馈。

Comments 18 pages, 5 figures

StanceFlip: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmark for Multimodal Conversational Stance Flipping Forecasting

StanceFlip：用于多模态对话立场翻转预测的综合多维基准测试

Heyan Chai, Xin Li, Wenjie Wang, Jianyang Qin, Chaoyang Li, Lu Wang, Hao Chen, Qing Liao

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

AI总结 研究针对现有对话立场检测基准测试的局限，提出StanceFlip基准测试及ConStaFF框架，含多模态立场六元组提取和动态立场翻转归因两个新子任务，基于大语言模型实现端到端立场推理，实验显示该方法性能领先。

Comments 17pages, 8 figures

Neuromorphic Object Detection: An In-Depth Study and Future Directions

神经形态目标检测：深入研究与未来方向

Jianing Li, Dianze Li, Arren Glover, Xiaopeng Fan, Guoqi Li, Chiara Bartolozzi, Ryad B. Benosman, Yonghong Tian

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Institut de la Vision（视觉研究所） 纠错

AI总结 针对传统相机在特定条件下目标检测的挑战，本文对神经形态目标检测算法进行全面调查和基准测试，从多视角探索现有方法，评估多种模型并分析结果，讨论未解决问题，为该领域研究提供资源与方向。

Comments Accepted by Proceedings of the IEEE

H$^2$SD: Hybrid Hindsight Self-Distillation

H$^2$SD：混合事后自蒸馏

Qiye Cai, Yichuan Ma, Peiji Li, Yongkang Chen, Qipeng Guo, Yicheng Zou, Linyang Li, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究针对强化学习中奖励监督问题，提出 H$^2$SD 混合事后自蒸馏框架。成功轨迹用教师概率调更新幅度，失败轨迹基于参考提示调整教师并最小化反向 KL 散度，实验表明该框架优于基线，能稳定优化且效率良好。

Uncertainty Modeling for Multi-Objective RTA Interception with Distillation Acceleration

多目标RTA拦截中的不确定性建模与蒸馏加速

Gaoxiang Zhao, Ruinan Qiu, Xiaoting Wang, Pengpeng Zhao, Rongjin Wang, Xiaoting Wang, Zhangang Lin, Xiaoqiang Wang

机构 * Department of Applied Mathematics（应用数学系） ； Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学威海学院） ； School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 本文提出UMDA框架，结合多目标学习与不确定性建模，通过知识蒸馏减少计算开销，提升RTA拦截的效率和准确性。

RM-Distiller: Exploiting Generative LLM for Reward Model Distillation

RM-Distiller: 利用生成式大语言模型进行奖励模型蒸馏

Hongli Zhou, Hui Huang, Wei Liu, Chenglong Wang, Xingyuan Bu, Lvyuan Han, Fuhai Song, Muyun Yang, Wenhao Jiang, Hailong Cao, Tiejun Zhao

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 RM-Distiller通过系统利用教师LLM的精炼、评分和生成能力，提升奖励模型蒸馏效果，首次系统性地探索了生成式LLM在奖励建模中的应用。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026

A Semi-supervised Physics-Aware Triple-Stream Underwater Image Enhancement Network

一种半监督物理感知三流水下图像增强网络

Shixuan Xu, Hao Qi, Wei Wang, Chao Huang, Jie Wen, Junyu Dong, Xinghui Dong

机构 * State Key Laboratory of Physical Oceanography and the Faculty of Information Science and Engineering, Ocean University of China（物理海洋学国家重点实验室和中国海洋大学信息科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen university（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Visual Object Detection and Recognition, Harbin Institute of Technology（深圳视觉目标检测与识别重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合物理模型和深度学习的半监督水下图像增强网络，通过三流结构提升退化参数估计和图像增强效果。

Comments 36 pages, 9 figures

UAV-ON: A Benchmark for Open-World Object Goal Navigation with Aerial Agents

UAV-ON：用于空中智能体的开放世界目标导航基准测试

Jianqiang Xiao, Yuexuan Sun, Yixin Shao, Boxi Gan, Rongqiang Liu, Yanjin Wu, Weili Guan, Xiang Deng

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 介绍用于空中智能体开放世界目标导航的UAV-ON基准测试，含14个环境及1270个目标对象，通过实例级指令编码。实现多种基线方法评估，结果凸显空中导航和语义目标基础的复合挑战，推动复杂环境下无人机可扩展自主性研究。

Comments Accepted to ACM MM 2025

FSE: Continual Learning for Named Entity Recognition by Fast-Slow Experts

FSE：通过快速-慢速专家进行命名实体识别的持续学习

Yunan Zhang, Yang Fan, Heng Li, Xiangping Wu, Qingcai Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究命名实体识别的持续学习问题，提出FSE模型，通过快速-慢速专家结合及长度衰减负采样策略，在跨任务知识共享、减轻学习负担等方面发挥作用，在CLNER场景中取得了最优性能。

Comments Preprint submitted to Pattern Recognition Letters

From level set evolution to threshold optimization: A grayscale level set framework for image segmentation

从水平集演化到阈值优化：用于图像分割的灰度水平集框架

Xingkai Li, Jiebao Sun, Fanghui Song, Zhichang Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） 纠错

AI总结 针对图像分割中多种退化情况分割的难题，该研究基于对长度项的理论分析，构建灰度水平集，提出将偏微分方程演化转化为一维阈值搜索的快速分割框架，有效提升计算速度，经实验验证了其在多种退化图像上的分割性能。

A Smooth Phase-Separation Model for Weak-Boundary Segmentation of Homogeneous Structures

用于均匀结构弱边界分割的平滑相分离模型

Zihan Li, Jiebao Sun, Fanghui Song, Zhichang Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） 纠错

AI总结 针对相邻结构弱边界分割难题，提出基于Cahn-Hilliard方程的平滑相分离变分模型，结合区域拟合与相场正则化，引入梯度流并开发SAV方案，实验表明该方法能有效分割弱边界相邻均匀结构，提升分割精度与边界定位。

LMEB: Long-horizon Memory Embedding Benchmark

LMEB：长周期记忆嵌入基准

Xinping Zhao, Xinshuo Hu, Jiaxin Xu, Danyu Tang, Xin Zhang, Mengjia Zhou, Yan Zhong, Yao Zhou, Zifei Shan, Meishan Zhang, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳环湖研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LMEB基准，用于评估复杂长周期记忆检索任务，涵盖22个数据集和193个零样本任务，揭示大模型并不总优于小模型，且传统检索能力不等同于长周期记忆能力。

Comments 35 pages, 9 figures, 23 tables

CLUIE: Clustering-Aware Recurrent Propagation with Local Structural Compensation for Underwater Image Enhancement

CLUIE：用于水下图像增强的具有局部结构补偿的聚类感知循环传播

Kui Jiang, Zefan Feng, Laibin Chang, Yan Luo, Junjun Jiang, Xiaopeng Fan

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 针对水下图像增强难题，提出聚类感知RWKV框架CRWKV，引入聚类感知语义动态重排序和暗响应调制局部传播，使WKV状态沿语义相关区域积累，补偿局部结构线索，在多个水下图像增强基准测试中取得最优性能。

Comments 13 pages, 12 figures, IEEE Transactions on Image Processing journal paper, code available at https://github.com/geekpool/CLUIE. This paper presents CLUIE, a clustering-aware recurrent RWKV framework for spatially heterogeneous underwater image enhancement, with full-reference/no-reference quantitative comparisons, comprehensive ablation studies and feature visualization for CSDR and DMLP modules

Causal-AgentIR: Self-Evolving Causal Memory for Adaptive Image Restoration Agents

因果智能体图像恢复：用于自适应图像恢复智能体的自进化因果记忆

Hu Gao, Yulong Chen, Lizhuang Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对图像恢复智能体知识存储局限，提出Causal-AgentIR框架，通过构建结构化因果记忆图及协作系统，支持智能体进行因果推理，依质量变化和反馈调整恢复经验，有效提升图像恢复能力。

DC-Leap: Training-Free Acceleration of dLLMs via Draft-Guided Contiguous Leaping Decoding

DC-Leap：通过草稿引导的连续跳跃解码实现无训练的dLLMs加速

Yanhua Jiao, Tianyi Wu, Xiaoxi Sun, Yulin Li, HuiLing Zhen, Libo Qin, Baotian Hu, Zhuotao Tian, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 研究针对dLLMs并行解码中因保守置信阈值致效率低的问题，提出DC-Leap框架。其采用动态连续验证策略消除JPDE，结合草稿引导解码机制。实验表明该框架能大幅加速dLLMs，长序列生成加速显著，且保证生成质量。

Current Injection Spiking Neural Network for Infrared and Visible Image Fusion

用于红外与可见光图像融合的电流注入脉冲神经网络

Rui Zhao, Zhuoyuan Li, Wenrui Li, Yanchen Dong, Yajing Zheng, Giuseppe Valenzise, Weisi Lin

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

AI总结 研究红外与可见光图像融合问题，提出CIS - Fuse脉冲网络，通过电流注入脉冲算子在膜电位水平实现跨模态融合，构建双向跨模态融合模块并部署在双分支架构上，实验表明其融合质量与基于ANN的方法相当且更节能。

An Automated Framework for Extracting Reachable Attack Chains from Cyber Threat Intelligence Reports

一种从网络威胁情报报告中提取可达攻击链的自动化框架

Wenbo Hou, Ning Hu, Xueping Wang, Jiahao Gu, Wenjian Luo

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies（广东新型安全情报技术重点实验室） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； New Network Research Department（新网络研究部） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

AI总结 该研究针对CTI报告非结构化无法用于自动化攻击路径推理的问题，提出将攻击步骤建模为含条件和行为的单元，经多阶段管道结合大语言模型提取并规范化，编译成规则推理，在数据集上有更好表现，能有效提取可达攻击链。

Comments 16 pages, 3 figures

HMVLA: Hyperbolic Multimodal Fusion for Vision-Language-Action Models

HMVLA：超几何多模态融合用于视觉-语言-动作模型

Kun Wang, Xiao Feng, Mingcheng Qu, Tonghua Su

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Chongqing Research Institute of HIT（重庆HIT研究 institute） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 HMVLA通过在双曲空间中融合视觉、语言和动作信息，提升多模态语义对齐的效率和准确性。

Comments 5 pages,5 figures,ICASSP

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

Adaptive Visual Autoregressive Acceleration via Dual-Linkage Entropy Analysis

基于双链接熵分析的自适应视觉自回归加速

Yu Zhang, Jingyi Liu, Feng Liu, Duoqian Miao, Qi Zhang, Kexue Fu, Changwei Wang, Longbing Cao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong Academy of Sciences（山东省科学院） ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

AI总结 NOVA通过熵分析提出无需训练的VAR模型token减少加速框架，通过动态调整尺度和层的token减少比率，实现推理加速与生成质量的平衡。

Comments 12 pages, 8 figures

Is EEG-to-Text Feasible in Real-World Scenarios? An In-Depth Analysis Using a Neuropsychology-Inspired Benchmark

脑电到文本在现实场景中可行吗？使用受神经心理学启发的基准进行深入分析

Zihan Zhang, Yu Bao, Xiao Ding, Tianyi Jiang, Kai Xiong

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 探讨脑电到文本在现实场景的可行性，利用受神经心理学启发的范式，发现现有基准忽略脑电不稳定性问题。通过实验为无教师强制的EEG2Text解码提供证据，构建COFETT基准，可区分模型性能，实现稳健评估，推动EEG2Text实际应用。

Comments 17 pages, 8 figures. Published in Proceedings of ACL 2026 Main Conference

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Volume 1: Long Papers (2026), 1378-1393

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

Guide, Think, Act: Interactive Embodied Reasoning in Vision-Language-Action Models

引导、思考、行动：面向视觉-语言-动作模型的交互式具身推理

Yiran Ling, Qing Lian, Jinghang Li, Qing Jiang, Tianming Zhang, Xiaoke Jiang, Chuanxiu Liu, Jie Liu, Lei Zhang

机构 * Futian Laboratory（福田实验室） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院（IDEA）） ； School of Robotics, Hunan University（湖南大学机器人学院） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Visincept（Visincept公司） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智能农业技术与系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出GTA-VLA框架，通过允许用户用显式视觉提示引导机器人策略，实现空间可调节的具身推理。该框架整合了外部指导与内部任务规划，提升了在视觉歧义和错误恢复中的表现。

Measuring Social Bias in Vision-Language Models with Face-Only Counterfactuals from Real Photos

通过真实照片生成面部-only反事实来衡量视觉语言模型中的社会偏见

Haodong Chen, Qiang Huang, Jiaqi Zhao, Qiuping Jiang, Xiaojun Chang, Jun Yu

机构 * School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Ningbo University（宁波大学信息科学与工程学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出通过真实照片生成面部-only反事实来评估视觉语言模型中的社会偏见，构建了FOCUS数据集和REFLECT基准，发现严格视觉控制下仍存在种族性别差异，强调了反事实审计和任务设计的重要性。

Comments 18 pages, 18 figures, and 3 tables

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 39963-39987, 2026

CPGRec+: A Balance-oriented Framework for Personalized Video Game Recommendations

CPGRec+: 一种面向个性化视频游戏推荐的平衡框架

Xiping Li, Aier Yang, Jianghong Ma, Kangzhe Liu, Shanshan Feng, Haijun Zhang, Yi Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出CPGRec+框架，通过引入偏好引导边加权和表示生成模块，解决传统推荐系统在准确率与多样性间的平衡问题，实验表明其在Steam数据集上表现更优。

Comments Published in ACM Transactions on Information Systems (TOIS). 43 pages, 9 figures

Journal ref ACM Trans. Inf. Syst. 44, 3, Article 66 (March 2026), 44 pages