SIGIR全称为国际计算机学会信息检索大会(International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval)，是信息检索领域的顶级会议，据最新中国计算机学会（CCF）推荐国际学术会议和期刊目录，SIGIR为数据库／数据挖掘／内容检索领域的A类会议。SIGIR 2025会议共有1105篇投稿，接收率仅为 21.5%。会议将于2025年7月13日-17日在意大利帕多瓦召开。

入选论文介绍

论文题目：NR4DER：一种基于神经重排序的多样化习题推荐方法

作者名字：程兴和（857直播体育免费平台）、周旭芳（857直播体育免费平台）、方良达（857直播体育免费平台）、贺超波（华南师范大学）、周玉宇（857直播体育免费平台）、罗伟其（857直播体育免费平台）、巩志国（澳门大学）、官全龙（857直播体育免费平台）

通讯作者：方良达、官全龙

摘要：随着在线教育平台的广泛普及，越来越多的学生通过大规模开放在线课程（MOOCs）获取新知识，习题推荐算法也在提升学生在线学习效果方面取得了重要进展。然而，在线教育仍面临高辍学率及有效适应学生多样化需求的挑战。现有方法往往难以适配不积极学生的学习模式并满足其个性化需求，导致推荐结果的准确性与多样性不足。为此，我们提出NR4DER：一种基于神经重排序的多样化习题推荐方法。该方法通过序列增强的方式强化不积极学生的表征，生成适合学生难度的习题候选列表，并基于该列表运用神经重排序技术生成多样化推荐列表。实验结果表明，NR4DER在多个真实世界数据集上不仅显著优于现有方法，还能有效满足学生多样化学习需求。

框架流程图