本期為TechBeat人工智能社區(qū)第373期線上Talk。北京時間1月5日(周三) 20:00?，香港大學(xué)助理教授、博士生導(dǎo)師——黃超的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “基于異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)”，屆時將主要介紹在不同的推薦場景中現(xiàn)有推薦系統(tǒng)模型如果進行有效的異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)與融合，從而學(xué)習(xí)到更加豐富的用戶表征。

Talk·信息

主題：基于異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)

嘉賓：香港大學(xué)助理教授 黃超

時間：北京時間?1月5日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

在個性化推薦系統(tǒng)中往往存在異構(gòu)關(guān)系, 比如用戶的社交關(guān)系、用戶的多行為交互關(guān)系，以及基于知識圖譜的商品潛在關(guān)系。如果通過有效地異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)增強用戶個性化興趣的建模，成為了推薦系統(tǒng)中非常重要的研究課題。在本次報告中，我們討論了在不同的推薦場景中現(xiàn)有推薦系統(tǒng)模型如果進行有效的異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)與融合，從而學(xué)習(xí)到更加豐富的用戶表征。比如在社會化推薦中，如果融合用戶的交互行為與用戶間的社交影響。在多行為推薦系統(tǒng)中, 如何學(xué)習(xí)到行為間的關(guān)聯(lián)性以準確地預(yù)測目標交互行為。在基于知識圖譜增強的推薦系統(tǒng)中，融合用戶和商品維度的輔助信息。在當前的異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)中，當前推薦系統(tǒng)框架主要采用了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Transformer，自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。報告最后，我們對推薦系統(tǒng)中異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)的未來方向進行了討論。

1.?推薦系統(tǒng)中異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)場景的介紹

2.?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.?社會化推薦系統(tǒng)中的異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)

4.?多行為推薦系統(tǒng)中異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)

5.?推薦系統(tǒng)中異構(gòu)關(guān)系學(xué)習(xí)與融合的未來方向

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Talk·嘉賓介紹

黃超,?現(xiàn)任香港大學(xué)計算機學(xué)院助理教授，博士生導(dǎo)師。目前主要的研究方向主要為人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，推薦系統(tǒng)，時空數(shù)據(jù)分析。在KDD, WWW, AAAI, IJCAI, SIGIR, CIKM, WSDM, ICDE等數(shù)據(jù)挖掘和人工智能領(lǐng)域頂級會議發(fā)表論文40余篇。以第一作者發(fā)表的論文曾獲得WWW’2019最佳論文提名。與此同時，擔(dān)任了KDD, WWW, AAAI, IJCAI, SIGIR, WSDM, CIKM, ICLR, NIPS等會議的評審委員會委員，以及TKDE, TOIS, TIST, TOC, TKDD, TNNLS等期刊的長期審稿人。被WSDM’2020會議授予優(yōu)秀評審獎。

個人主頁：https://sites.google.com/view/chaoh

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