个人简介: 金蓓弘博士,现为中国科学院软件研究所研究员,博士生导师。中国计算机学会(CCF)杰出会员。长期从事分布式计算、移动和普适计算领域的研发工作,当前的研究兴趣为数据挖掘、推荐系统、物联网、智能感知等,在AAAI、ACL、SIGIR、WWW、UbiComp、TMC、TKDE等国际会议、国际期刊上发表论文150余篇,获得中国发明专利11项。2001年获得中国科学院科技进步一等奖,2006年获中国科学院研究生院优秀教师荣誉称号,2009年获得北京市科学技术一等奖,2011年获得国家科学技术进步二等奖,2015年获中国科学院朱李月华优秀教师奖,2017年获得中国公路学会科学技术奖三等奖,2017年获国际会议MobiQutious最佳论文提名奖,2020年国际会议CIKM最佳短文提名,2021年获得普适计算顶级会议UbiComp杰出论文奖。 主要内容: 推荐系统通过主动地向用户推荐其可能感兴趣的信息,可有效缓解信息过载问题,改善用户体验,促进电子商务和数字经济的增长。本报告将围绕用户交互行为建模,介绍多种机器学习方法在物品召回/排序模型上的一些研究进展,以及这些工作在工业界的落地应用。
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