2019年9月22日下午,“AI未来说·青年学术论坛”第九期个性化内容推荐专场,在中国科学院大学中关村校区3号教学楼S101教室举行。
“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办,百度全力支持,读芯术、PaperWeekly作为合作自媒体。承办单位为中国科学院大学学生会,协办单位为中国科学院计算所研究生会、中国科学院计算机网络中心研究生会、中国科学院数学与系统科学研究院研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会。
个性化推荐是根据用户的兴趣、特点、行为,向用户推荐其感兴趣的内容的一种互联网技术。随着移动互联网的快速发展,互联网内容的生产和需求量日益增大,互联网用户的需求也日趋个性化,个性化内容推荐技术应运而生。目前,国内外个性化推荐服务的互联网产品层出不穷,极大地满足了用户个性化需求。
高随祥老师致开幕词
新学期开学伊始,中国科学院大学党委副书记、纪委书记高随祥老师出席了本期论坛的活动,并致开幕词,高随祥老师介绍了本次论坛的报名情况,对参加本期论坛的学子寄以了深切的期盼和美好的祝愿。参加报告分享和大咖panel环节的嘉宾有来自百度的赵世奇老师、李双龙老师和辜斯缪老师,中国科学院自动化研究所的赵军老师,中国人民大学信息学院的赵鑫老师。
赵世奇老师作“百度信息流产品介绍”的报告分享
李双龙老师作“百度信息流推荐技术”的报告分享
赵军老师作“知识图谱关键技术及其在推荐系统中的应用”的报告分享
辜斯缪老师作“异构内容推荐技术和推荐中台化”的报告分享
百度推荐技术平台部杰出架构师辜斯缪老师报告的主要内容包括:推荐系统的新挑战、多目标融合设计思路、多场景的技术挑战和系统设计四个方面。辜斯缪老师首先介绍了推荐系统的新挑战:如何在异构多资源和更丰富的差异化场景下做推荐系统。其中包括:(1)如何更好观测和建模“用户是否满意”的信号;(2)处理多目标融合时候的多种技术流派和解决思路;(3)多个差异化场景下,我们如何更好的做推荐系统,同时兼顾信息的隔离和共享。
赵鑫老师作“基于知识与推理的序列化推荐技术研究”的报告分享
作为中国人民大学信息学院副教授,博士生导师,赵鑫老师报告的主要内容包括序列推荐系统的概览、使用知识库连接推荐系统、基于属性记忆网络的知识整合、基于分类记忆网络的知识整合、基于元路径协同注意力网络的知识整合和结论六个部分。赵鑫老师首先讲了序列推荐,用户的采纳行为是一个序列的决策过程,包括next-basket和next-item的推荐,然后介绍了序列推荐的方法,包括经典方法和主流方法,其中,经典的方法包括基于频率的马尔可夫模型和基于频率的个性化马尔可夫模型,主流方法包括个性化推荐的层级RNN方法、基于注意力机制的RNN模型。以上下文的重要性引出了能够刻画上下文的推荐,其主要方法包括因子分解机(Factorization Machine,FM)、具有上下文意识的RNN模型。紧接着介绍了基于属性记忆网络的知识整合、基于分类记忆网络的知识整合和基于元路径的协同注意力网络的知识整合,在讲解的过程中,先讲解了现有工作存在的问题,然后介绍了自己针对这些问题所做的改进的工作。最后,赵鑫老师对所做的报告进行了总结。
AI未来说*青年学术论坛
第一期 数据挖掘专场
1. 李国杰院士:理性认识人工智能的“头雁”作用
2. 百度熊辉教授:大数据智能化人才管理
3. 清华唐杰教授:网络表示学习理论及应用
4. 瑞莱智慧刘强博士:深度学习时代的个性化推荐
5. 清华柴成亮博士:基于人机协作的数据管理
第二期 自然语言处理专场
1. 中科院张家俊:面向自然语言生成的同步双向推断模型
2. 北邮李蕾:关于自动文本摘要的分析与讨论
3. 百度孙珂:对话技术的产业化应用与问题探讨
4. 阿里谭继伟:基于序列到序列模型的文本摘要及淘宝的实践
5. 哈工大刘一佳:通过句法分析看上下文相关词向量
第三期 计算机视觉专场
1. 北大彭宇新:跨媒体智能分析与应用
2. 清华鲁继文:深度强化学习与视觉内容理解
3. 百度李颖超:百度增强现实技术及应⽤
4. 中科院张士峰:基于深度学习的通用物体检测算法对比探索
5. 港中文李弘扬 :物体检测最新进展
第四期 语音技术专场
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第五期 量子计算专场
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第六期 机器学习专场
1. 中科院张文生:健康医疗大数据时代的认知计算
2. 中科院庄福振:基于知识共享的机器学习算法研究及应用
3. 百度胡晓光:飞桨(PaddlePaddle)核心技术与应用实践
4. 清华大学王奕森:Adversarial Machine Learning: Attack and Defence
5. 南京大学赵申宜:SCOPE - Scalable Composite Optimization for Learning
第七期 自动驾驶专场
1. 北京大学查红彬:基于数据流处理的SLAM技术
2. 清华大学邓志东:自动驾驶的“感”与“知” - 挑战与机遇
3. 百度朱帆:开放时代的自动驾驶 - 百度Apollo计划
4. 北理宋文杰:时空域下智能车辆未知区域自主导航技术
第八期 深度学习专场
1. 中科院文新:深度学习入门基础与学习资源
2. 中科院陈智能:计算机视觉经典——深度学习与目标检测
3. 中科院付鹏:深度学习与机器阅读
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