院系风采

为拓宽研究生的学术视野，了解前沿科研方法，提升科研创新能力，4月21日下午，合肥工业大学管理学院孙见山教授应经管学院邀请做客“大先生”讲堂，于赭山校区物理楼510教室举办了“面向因果去偏和可解释建模的前沿推荐方法研究”专题讲座。本次讲座由孔敏副院长主持，工商管理学与理论经济学专业研究生到场学习交流。

孙见山教授是合肥工业大学管理学院教授、博士生导师，长期从事商务智能与大数据分析、电子商务与个性化推荐等领域的研究工作，主持多项国家级、省部级科研项目，在国内外重要学术期刊及会议发表论文70余篇，获安徽省社会科学奖等多项荣誉，研究成果兼具理论深度与应用价值。

在讲座中，孙见山教授首先点明了推荐系统在当下数字经济领域的重要作用，系统梳理了从早期协同过滤到当前大模型智能体驱动的技术迭代脉络，聚焦“因果去偏”与“可解释建模”两大核心痛点，分享了团队四项代表性研究成果。针对社交推荐中无效关系的干扰，团队引入因果反事实思想，结合深度强化学习构建社交去噪推荐框架；对于评论文本中的“光环效应”偏差，团队通过实证验证其存在性，设计因果去偏算法还原用户真实偏好。此外，孙见山教授还分享了面向偏好解耦的可解释推荐方法与多智能体协同对话式推荐方法的研究进展，前者致力于破解传统推荐算法“黑箱”问题，后者则聚焦用户动态偏好捕捉。在互动环节，师生围绕大模型输出不确定性、因果去偏思想跨领域迁移等问题展开研讨，孙见山教授结合自身研究对提出的疑问逐一细致回应。

此次“大先生”讲堂的成功举办，不仅展现了推荐系统领域的最新研究动态，更拓宽了师生学术视野，为大家探索前沿技术与自身研究的结合点、推动学术创新与实践应用提供了有力启发，切实助力经管研究生提升科研认知与创新能力，也进一步丰富了学院学术交流氛围。