基于自动化机器学习的推荐系统｜SPP第65期

个性化推荐系统，作为当今“信息超载”时代的一项基础信息设施，是人工智能与机器学习技术的最重要应用之一。近几年，推荐算法与推荐应用发展迅猛,推荐系统已经成为了用户获取内容的最主要入口。然而，虽然深度神经网络等机器学习技术在推荐系统得到了广泛应用，但是在实际推荐系统中，存在着数据分布多样、评价指标多元的特点，因此，在推荐算法核心流程（特征处理、模型设计、参数优化）中，如何高效选择合理的特征、模型、参数等，为推荐算法从业人员带来了挑战。本期SPP报告将介绍基于自动化机器学习的推荐系统的相关研究工作。欢迎参加本期SPP：11月1日（本周三） 19:30-21:00

本期直播你将收获哪些

1、了解推荐系统与自动化机器学习的基本原理和技术。

2、了解基于自动化机器学习的推荐系统的最新进展。

3、启发相关领域的研究思路和新想法。

演讲嘉宾

高宸

CCF专业会员，清华大学助理研究员

高宸，清华大学信息科学技术国家研究中心助理研究员。分别于2016年和2021年在清华大学电子系获学士学位和博士学位，博士毕业后在清华大学电子系从事博士后研究，博士后出站后留校任教。主要从事数据挖掘、机器学习、计算社会科学等方面的科研工作，近五年在KDD、SIGIR、WWW、NeurIPS等国际顶级会议和期刊上发表论文50余篇（其中CCF-A类论文40余篇）。据谷歌学术统计，所发表论文引用1900余次，H-index为21，5篇论文引用超过100次。获信息检索领域旗舰会议SIGIR 2020最佳短论文提名奖、清华大学优秀博士学位论文奖、CCF优秀博士学位论文提名、百度学术人工智能华人新星奖。主持国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划子课题、博士后科学基金特别资助等多个国家级研究项目。担任信息检索领域旗舰会议SIGIR 2024 Social Media Co-chair；长期担任 KDD、SIGIR、WWW、NeurIPS等人工智能与信息检索相关国际顶级会议程序委员会委员，与 TKDE、TOIS等相关领域顶级国际期刊审稿人，多次组织国际会议教程报告。

开课时间

2023年11月1日（本周三）19:30-21:00