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2018年12月3日学术报告(郭贵冰 副教授,东北大学)
2018年11月29日15时 人评论

报告题目:基于负样本采样的个性化推荐技术

报告时间:2018年12月3日(周一)下午15:00

报告地点:计算机学院B403

报告人:郭贵冰 副教授

报告人单位 东北大学

 

报告人简介

郭贵冰,东北大学引进人才、副教授,LibRec推荐算法库创始人。2015年获得新加坡南洋理工大学计算机博士学位。主要从事推荐系统、深度学习、数据挖掘等领域的研究,共发表学术论文60余篇,多篇论文发表在AAAI、IJCAI、UAI、IUI、IEEE TKDE、ACM TWEB等会议和期刊上,Google学术引用超过1100次。领导开发的LibRec开源算法库在推荐系统领域影响广泛,GitHub Star数近2000,Fork数超750,微信公众号(aiLibRec)关注人数超4000。

 

报告摘要

推荐系统是大数据的典型应用,旨在为用户提供精准的个性化物品推荐。在物品排序的诸多模型中,负样本采样(Negative Sampling)技术对推荐性能有非常重要的影响。通常更精准的采样策略能带来更好的推荐准确性,但是采样的复杂性也会让模型训练和收敛得更慢。报告人将分享近期在平衡推荐准确性和模型收敛速度方面的工作经验,并介绍近期LibRec项目的进展情况。

 

邀请人 韩波 教授

 


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