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题目：推荐系统算法和应用
摘要：推荐系统在工业界取得了巨大成功。和机器学习模型一样，推荐系统分成离线训练和线上服务的过程。本次报告首先介绍推荐离线训练时的基础组件，包括按塔分类的推荐模型、常见的推荐损失、新颖的高效精准推荐采样等。报告进一步介绍针对推荐系统线上服务的两个阶段（高效率召回和高精度排序）的优化设计，包括支持高效近似搜索的索引端到端构建方法、深度推荐模型的压缩方法。最后，报告将介绍团队基于这些基础研究来开发的RecStudio模块化开源推荐框架，以及推荐技术在智慧教育、智慧城市、智慧商务、智慧医疗等方面应用案例。
个人简介: 连德富，国家优青，中国科学技术大学特任教授，博士生导师。他曾任电子科技大学副教授、悉尼科技大学访问学者，曾入选微软亚洲研究院铸星计划。他的主要研究方向包括深度学习、知识图谱、因果推断等，主持了国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目，科技部科技创新2030重大项目课题，国防科技173重点项目。他在KDD、TKDE等高水平会议和期刊上发表论文100余篇。他曾获得教育部自然科学一等奖、安徽省教学成果一等奖、四川省教学成果奖二等奖、中科院院长奖、APWeb最佳学生论文、WWW 2021最佳论文候选等。
