厦门大学平台管理系统 Fan Lin--Home-- Knowledge-aware reasoning with self-supervised reinforcement learning for explainable recommendation in MOOCs

Fan Lin Associate Professor

林凡，理学博士，现担任厦门大学平潭研究院执行院长、硕/博士生导师、软件工程系副教授、IEEE高级会员；指导的已毕业硕士研究生22人、博士5人。主要研究方向包括：强化学习、推荐算法、生成模型近年来致力于研究生成式模型方法的深层次应用。包括基于生成模型的时间序列预测分析、数字虚拟人、RLHF应用教育、金融交叉领域的研究。主持教育交叉学科国家自然科学基金面上项目、主持国家科技支撑计划、主持科技部中小企业创新基金...Detials

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Knowledge-aware reasoning with self-supervised reinforcement learning for explainable recommendation in MOOCs

Release time:2026-10-16 Hits:

Impact Factor:4.428
DOI number:10.1007/s00521-023-09257-7
Affiliation of Author(s):厦门大学信息学院
Journal:Neural Computing and Applications
Funded by:国家自然科学基金（61977055）
Key Words:Explainable recommendation; Course recommendation; Knowledge graph reasoning; Reinforcement learning
Abstract:中文概述：提出KRRL慕课可解释推荐模型，通过多层次表示增强知识图谱语义，再用自监督强化学习引导路径推理，兼顾学习者知识结构和课程先修要求。
Note:其他ISSN：1433-3058；日期口径：首次在线发表日；卷期2024-03；Yuanguo Lin与Wei Zhang共同第一作者；IF及分区沿用简历，统计年份未提供；来源：https://doi.org/10.1007/s00521-023-09257-7；核实日期2026-10-16；摘要为据原摘要撰写的中文概述
First Author:Yuanguo Lin
Correspondence Author:Fan Lin, Xiuze Zhou
Co-author:Wei Zhang,Fan Lin, Wenhua Zeng, Xiuze Zhou, Pengcheng Wu
Volume:36
Issue:8
Page Number:4115-4132
ISSN No.:0941-0643
Translation or Not:no
Date of Publication:2023-12-10

Pre One: SGCLMD: Signed graph-based contrastive learning model for predicting somatic mutation-drug association

Next One: Trend-Heuristic Reinforcement Learning Framework for News-Oriented Stock Portfolio Management