研究主页
社会化推荐 / 因果推断 / 图学习
构建真正理解社会行为的推荐系统，而不只是利用社交关系。
我的研究关注在线平台中的偏好形成、朋友关系和社会影响机制。近期工作结合图神经网络、因果推断、动态图学习和大语言模型，探索如何让推荐系统更准确、更可解释，也更贴近真实社会行为。
研究方向
社会化推荐
研究社交关系什么时候能真正提升推荐，什么时候会引入噪声，以及推荐系统如何区分偏好相似和社会影响。
因果推断
用反事实思维刻画朋友影响、识别有效社交边，并避免把每一条观察到的社交关系都当作同等可靠的推荐证据。
图学习与大语言模型
设计能够融合结构信号、文本信号、人格特征、时间动态和扩散过程的图学习模型。