近日，我校图书馆青年教师钦蒋承以第一作者身份在国际著名学术期刊《Information Processing and Management》（中科院一区 TOP，IF=6.9）上发表题为“Federated cross-domain CTR prediction with triple-view contrastive learning and LLM augmentation”的研究论文。论文通讯作者是宁波大学图书馆馆长、博士生导师刘柏嵩教授。
该研究针对联邦跨域推荐系统中普遍存在的数据极度稀疏、非独立同分布（Non-IID）以及差分隐私噪声导致的性能下降等关键挑战，提出了一种全新的联邦跨域点击率预测框架——FedTriCTR-LLM。该框架创新性地引入了大语言模型（LLM）驱动的数据增强网络（LLMAugNet），利用大模型的语义知识丰富用户行为序列；同时设计了三视图对比推荐�？椋═riCoRec），通过视图内对齐和跨域解耦机制，有效提升了模型在异构数据下的鲁棒性。此外，研究还提出了一种自适应剪裁差分隐私机制（AdaClipDP），在保证严格隐私安全的同时显著降低了噪声对模型精度的影响。实验结果表明，该方法在Amazon和Douban等多个真实数据集上均取得了优于现有最先进基准模型的性能。
《Information Processing and Management》是爱思唯尔（Elsevier）旗下的老牌顶刊，是被中国计算机学会（CCF）推荐的B类国际学术期刊，同时也是中科院SCI期刊分区计算机科学类一区（Top）期刊。该刊主要关注信息系统、信息检索及相关领域的最新理论与应用研究，在国际学术界享有极高的声誉和影响力。
近年来，图书馆高度重视青年馆员成长，多次邀请国内图情领域专家、知名文化学者等到馆开展专题讲座，至今已开展青年干部培训班三期，为加强专业人才队伍建设、更好服务学校中心工作奠定了坚实的基础。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ipm.2025.104485
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