卢香葵

学系：大数据科学与技术系

笃实治学，乐享求索。work hard， play hard！

联系方式：luxk@uibe.edu.cn

研究兴趣：机器学习基础理论及其在推荐系统、智慧医疗、计算甲骨、数字化教育等领域中的应用研究。

教育背景：

2015年-2019年 北京交通大学 计算机科学与技术 学士

2019年-2025年 北京交通大学 计算机科学与技术 博士

工作经历：

2025-至今对外经济贸易大学 人工智能与数据科学学院 讲师

学术发表：

◆期刊论文

[1] Xiangkui Lu， Jun Wu. Combining Association-rule-guided Sequence Augmentation with Listwise Contrastive Learning for Session-based Recommendation. IPM 2025.

[2] 卢香葵， 邬俊. 基于反事实用户行为生成的会话推荐方法. 电子学报 2025.

[3] Xiangkui Lu， Jun Wu， Junheng Huang， Fangyuan Luo and Jianbo Yuan. Co-Training-Teaching: A Robust Semi-Supervised Framework for Review-Aware Rating Regression. TKDD 2023.

◆ 会议论文

[1] Xiangkui Lu， Jun Wu. Top-one Recommendation with Anonymous User Behaviors (Student Abstract). AAAI 2025.

[2] Xiangkui Lu， Jun Wu and Jianbo Yuan. Optimizing Reciprocal Rank with Bayesian Average for improved Next Item Recommendation. SIGIR 2023.

[3] Xiangkui Lu， Jun Wu. Semi-Supervised Review-Aware Rating Regression (Student Abstract). AAAI 2023.

[4] Shun Zhang， Xiangkui Lu， Jun Wu. Co-Training with Validation: A Generic Framework for Semi-Supervised Relation Extraction. CIKM 2022.

[5] Songyin Luo， Xiangkui Lu， Jun Wu and Jianbo Yuan.Review-Aware Neural Recommendation with Cross-Modality Mutual Attention. CIKM 2021.

◆ 发明专利

[1] 邬俊， 卢香葵， 黄君恒. 基于半监督因子分解机的物品推荐方法. 授权公告日：2023.08.21， 中国， 发明， 专利号：ZL202011146993.5

◆ 主题案例

[1] 邬俊， 卢香葵， 宋传鸣， 洪飏. 当计算机视觉遇见甲骨缀合. 中国专业学位案例中心2022年度主题案例（主题方向：中华传承）

研究项目：

[1] 对外经济贸易大学新进教师启动项目，基于反事实推理的推荐系统公平性研究，2025～2028，主持

教授课程：

《计算机网络》《计算机组成原理》《人工智能素养与实践》《人工智能+X》