热烈祝贺单怡婧同学的论文被KDD 2026录用！

第32届知识发现与数据挖掘会议（The 32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，KDD 2026）论文录用结果近日揭晓，IDC 实验室 2024 级硕士生单怡婧同学的论文被大会正式录用。论文在李瑞轩、王号召等老师指导下完成。论文题目是 Take a Further Step Beyond Data Augmentation: Augmented Knowledge Purification for Federated Recommendation。

该研究围绕联邦序列推荐中的数据稀疏问题展开。针对传统数据增强操作虽能扩充用户行为序列，但也容易引入噪声、导致性能不稳定的问题，论文提出了一种增强知识净化方法 FR-AKP。该方法从客户端内部和客户端之间两个层面进行知识净化：在客户端内部，先对稀疏序列进行数据增强，再通过频域变换和个性化频率选择过滤噪声；在客户端之间，利用基于融合网络的个性化聚合机制，减少噪声知识在全局聚合过程中的传播。实验结果表明，FR-AKP 在多个真实推荐数据集上显著优于现有方法，验证了其在稀疏联邦推荐场景下的有效性与鲁棒性。

论文信息如下：

Yijing Shan, Haozhao Wang, Yichen Li, Linfei Ji, Wenchao Xu, Cheng Wang, Zehua Lyu, Rui Zhang, Ruixuan Li. Take a Further Step Beyond Data Augmentation: Augmented Knowledge Purification for Federated Recommendation. The 32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), Jeju, Korea, August 9-13, 2026.

KDD是中国计算机学会推荐的A类会议，被认为是数据科学领域中录用难度最高的会议之一，在相关领域享有很高的学术声誉。

我们对单怡婧同学论文的录用表示热烈祝贺！