青源Talk第37期丨可解释推荐算法研究发展概况

​

“青源Talk”第37期将于2023年4月7日（星期五）14:30-16:30召开，邀请了中国人民大学助理教授陈旭进行分享。

本期的主持人为清华大学智能产业研究院助理研究员马为之 ，将在报告结束后与讲者陈旭展开对话，敬请期待，欢迎感兴趣的师友报名参会。

报告简介：近年来，以深度学习为代表的机器学习模型在诸多任务上性能表现优异，然而其可解释性差以及由此引发可信问题逐渐引起了科研人员的关注。人工智能算法的重要目标是服务人类，而互联网技术的发展使得越来越多的人类活动被迁移到网络之中。因此，如何理解互联网用户行为并生成用户可理解的解释是研究AI算法可解释性的重要环节，本次报告以推荐系统为切入点，探讨近年来可解释推荐领域的相关进展以及报告人在该领域做一系列工作。希望该报告可以给相关科研人员带来新的启发和讨论。

报告人： 陈旭（关注动态），博士毕业于清华大学，曾在英国伦敦大学学院进行博士后研究，于2020年加入中国人民大学，任准聘助理教授。他的研究方向为数据挖掘，推荐系统和因果推断等。曾在TheWebConf、AIJ、SIGIR、TKDE、ICML、TOIS等著名国际会议/期刊发表论文50余篇，Google Scholar引用3600余次。研究成果曾获得CCF A类会议TheWebConf 2018最佳论文提名奖、CCF B类会议CIKM 2022 最佳资源论文Runner Up 奖和著名亚洲信息检索会议AIRS 2017最佳论文奖等。同时他也曾荣获CCF自然科学二等奖（排名第二），ACM-北京新星奖等。他主持/参与了多项国家自然科学基金项目以及企业合作项目。 

主持人：马为之（关注动态），清华大学智能产业研究院助理研究员，曾于清华大学计算机系获得学士、博士学位以及从事博士后工作。主要研究方向为智能信息获取、个性化推荐与用户建模、智慧医疗等，曾在人工智能和信息检索领域发表50余篇高水平国际会议/期刊论文。曾获钱伟长中文信息处理科学技术一等奖、SIGIR 2020最佳论文提名等多项荣誉奖励。入选第七届中国科协青年人才托举工程，担任ACM TOIS助理编辑（CCF A类国际期刊）、中国中文信息学会信息检索专委会委员、中国中文信息学会青年工作委员会委员。

关于青源会

青源会是智源研究院发起的学术组织，为从事人工智能及相关学科研究的海内外青年科学家建立宽松、活跃的直接交流平台，促进学科交叉与青年科学家之间的合作，提出具有引领作用的原创思想，开创新的科学前沿。“青源Talk”是青源会系列学术交流活动之一，由成员定期分享前瞻未来发展趋势，以及对科学前沿的探索。活动不照本宣读论文，不复述已有成果，鼓励参会者创造性讨论，打破研究领域的固有边界，开放自由地表达观点，探讨学科的前沿课题，提出新问题、新方法、新建议。
扫描下方二维码，根据提示申请加入兴趣交流群，与领域内海内外专家、从业者及各大高校学生交流讨论，建立联系；自由表达观点，探讨前沿课题，共享学科前沿资料信息。

​Read More