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AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！

2021年8月21日20:00-21:30，

AI TIME 邀请了来阿里巴巴达摩院、网易、华为诺亚方舟实验室、德州农工大学、中国科学技术大学的博士们，与大家共同开启AI TIME PHD Debate - 6！

本期AI TIME PhD直播间，我们想一起探讨：

推荐系统的研究热点有哪些？

推荐系统应该向通用大模型，还是小而精的模型方向发展？

推荐系统里有哪些公平性/偏差问题？

推荐系统如何做到可解释？

基于图神经网络的推荐系统会成为未来的主流吗？

推荐系统发展面临的挑战和机遇

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●嘉宾介绍 ●

孙飞：

毕业于中科院计算所，目前在阿里巴巴达摩院智能计算实验室从事推荐系统、自然语言处理等领域研发工作。

主要研究：推荐系统中，用户行为序列表示学习、隐私保护；文本表示学习、文本摘要、文案生成。在ACL、SIGIR、KDD、WWW等顶级会议发表论文数40余篇，获RecSys 2019 2019 会议Best Long Paper Runner-up奖，Google学术引用1000余次。担任ACL、SIGIR、WWW、IJCAI等国际会议PC member及senior PC

吴润泽：

资深人工智能研究员，网易伏羲研究部用户画像组负责人，2016年访问澳洲UTS（导师徐贯东教授），2018年毕业于中国科大（导师陈恩红教授），浙大在站博士后（导师高云君教授）。

主要研究：包括用户行为建模、模型可解释、异常检测及组合优化，相关研究成果已在网易多款游戏的反外挂、推荐、流失分析、对战匹配等场景转化落地，并在TOIS、TKDD、KDD、WWW、AAAI、IJCAI、ICCV、CIKM等会刊发表近20篇论文，获得游戏领域顶会IEEE CoG 2020最佳论文奖，担任KDD、WWW、AAAI、IJCAI、ICDM、CIKM等会议的PC或SPC。

刘卫文：

华为诺亚方舟实验室推荐搜索组高级工程师，2020年香港中文大学博士毕业。

主要研究：推荐系统中的列表式推荐，多样性公平性推荐等。在推荐搜索领域发表WWW/KDD/SIGIR/RecSys等顶会论文20余篇，谷歌学术引用200余次。

竺子崴：

德州农工大学（Texas A&M University）博士四年级，师从James Caverlee教授。

主要研究：推荐系统里的公平与偏差的相关问题，例如推荐系统里的物品的推荐公平，曝光偏差（exposure bias），流行偏差（popularity bias），主流偏差（mainstream bias）等。在WWW，KDD，SIGIR，RecSys，WSDM等会议中发表近20篇论文，其中以第一作者发表了8篇论文。

吴剑灿：

中国科学技术大学博士二年级，导师是何向南教授。

主要研究：包括推荐系统，自监督学习和图神经网络。目前在腾讯音乐实习。在SIGIR等会议和期刊上发表数篇论文。个人主页https://wujcan.github.io/

● 主持人 ●

贺赟：

德州农工大学（Texas A&M University）博士四年级，导师是James Caverlee教授。

主要研究：包括推荐系统，信息检索和自然语言处理。Research Intern in Google Brain（2021 Fall）

● 直播通道 ●

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