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机器学习方法学术沙龙：张一嘉博士
2023年09月19日
报告题目： 基于异质信息的推荐算法若干问题研究
报告时间： 2023-09-19 16:50——2023-09-19 18:00
报告人： 张一嘉
报告地点： 腾讯会议：173-743-933
主办单位： 数据科学与人工智能学院、智能商务研究中心
【报告人简介】
张一嘉博士，女，1995年4月，现为国防科技大学电子对抗学院博士后，本科毕业于吉林大学软件学院，硕博毕业于吉林大学计算机学院，师从左万利教授，主要研究方向包括推荐系统、自然语言处理、数据挖掘和深度学习。
【报告摘要】
目前，越来越多的研究开始利用更多类型的数据构建混合式推荐算法，例如社交网络数据、文本数据、图像数据等，这些数据在结构上是多种多样的，在属性上是异质的，一般也被称为异质信息。异质信息主要包括结构化数据（例如，社交网络、知识图谱等）和非结构化数据（例如，文本、图片、视频等），这两种数据广泛存在于各种搜索引擎、社交应用、新闻阅读以及电商平台中，能够从多维度和多领域表示用户和物品的个性化属性，深入的挖掘这些异质信息能够帮助推荐算法更好的分析用户偏好，进而有效的解决推荐算法中的冷启动和稀疏性等问题，对于提高推荐算法的性能具有重要意义。基于此，本报告将针对如何利用机器学习和深度学习方法学习异质信息特征表示、如何将学习的异质信息特征有效的整合到推荐算法框架中以及如何更好的利用异质信息提升推荐系统性能等问题，介绍三个基于异质信息的推荐算法模型（1）基于社交网络的时序推荐模型；（2）融合评论和评分的交互式推荐模型；（3）基于个性化用户满意度的细粒度推荐模型。
