2025年11月7日至9日，第20屆全國(guó)計(jì)算機(jī)支持的協(xié)同工作與社會(huì)計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（The 20th CCF Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing, ChineseCSCW 2025）在中國(guó)廣東廣州舉行。該會(huì)議為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)旗下協(xié)同計(jì)算領(lǐng)域旗艦級(jí)會(huì)議。 由團(tuán)隊(duì)成員陳國(guó)華老師、袁成哲老師指導(dǎo)，2024級(jí)研究生紀(jì)少杰撰寫(xiě)的論文《ScholarRAG: Path-Aware Knowledge Graph-Augmented Retrieval for Scholarly QA》榮獲ChineseCSCW 2025“最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)”，該論文作者包括：紀(jì)少杰、陳國(guó)華* 、梁藝霖、袁成哲、林榮華、湯庸。

圖 1 ScholarRAG核心框架圖

該論文針對(duì)大語(yǔ)言模型在學(xué)術(shù)領(lǐng)域面臨的多跳推理和事實(shí)一致性挑戰(zhàn)，提出了一種路徑感知的知識(shí)圖譜增強(qiáng)檢索框架。該框架將上下文選擇建模為一個(gè)Steiner樹(shù)優(yōu)化問(wèn)題，以提取連接查詢(xún)相關(guān)實(shí)體的最小化且語(yǔ)義連貫的子圖，旨在減少上下文噪聲并提升推理的精準(zhǔn)度。

圖 2 ChineseCSCW 2025頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)合影

在同期舉辦的第六屆ChineseCSCW 2025協(xié)同智能大數(shù)據(jù)競(jìng)賽中，由團(tuán)隊(duì)成員紀(jì)少杰、盧泓鋼、凌嘉輝組成的隊(duì)伍（指導(dǎo)老師：陳國(guó)華）以項(xiàng)目《基于大語(yǔ)言模型的學(xué)者推薦系統(tǒng)研究報(bào)告》榮獲二等獎(jiǎng)。該項(xiàng)目針對(duì)學(xué)者網(wǎng)圖數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與大語(yǔ)言模型（LLM）的混合推薦架構(gòu)。此架構(gòu)通過(guò)GraphSAGE模塊捕獲圖結(jié)構(gòu)信息，并利用Qwen3-0.6B模型提取學(xué)者簡(jiǎn)介的文本語(yǔ)義信息，從而有效提升推薦性能。

圖3 ChineseCSCW 2025協(xié)同智能大數(shù)據(jù)競(jìng)賽頒獎(jiǎng)合影