伟德国际BETVlCTOR博士後徐原博等的論文“Detect Professional Malicious User with Metric Learning in Recommender Systems”被數據挖掘領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) (CCF-A)錄用。論文第一作者為徐原博，第二作者為楊永健教授，通訊作者為王恩教授。其他作者還有北航莊福振教授，美國羅格斯大學熊輝教授。
論文針對電商網站遭受到的職業差評師攻擊難以被常規異常用戶監測模型發現這一問題，提出了一種半監督多模态學習監測模型MMD。MMD利用多模度量學習有效獲取不同類型用戶之間的多維關系，精準定位職業差評師。實驗表明，MMD夠有效地監測專業差評師。并且通過删除掉這些差評師，SOTA的推薦模型能夠獲得13%左右的性能提高。
伟德国际BETVlCTOR博士後徐原博等的又一篇論文“A Unified Collaborative Representation Learning for Neural-Network based Recommender Systems”，也被計算機數據挖掘領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) (CCF-A)錄用。論文第一作者為博士後徐原博，第二作者為楊永健教授，通訊作者為王恩教授。其他作者還有常毅教授。
已有的深度推薦模型通常對交互矩陣進行矩陣分解來獲得用戶和物品的初始表示向量，并将這些向量作為神經網絡模型的輸入。而已有研究表明深度神經網絡學習模型對于初始輸入向量也非常敏感。本文提出的協同度量embedding方法能夠高效獲得具有可解釋表征能力的嵌入向量作為深度模型的輸入向量。同時，使用這些嵌入向量，基于embedding的深度神經網絡推薦方法能夠獲得的17%左右的性能提升。
