本期为TechBeat人工智能社区第574期线上Talk。

北京时间2月28日(周三)20:00，上海交通大学博士生—晋嘉睿的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “序列建模技术在推荐系统中的应用”，系统地介绍了他们在序列数据的建模等相关工作所做的研究。

Talk·信息

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主题：序列建模技术在推荐系统中的应用

嘉宾：上海交通大学博士生 晋嘉睿

时间：北京时间 2月28日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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序列数据是信息检索中常见数据，并催生出了很多工业应用，如各式各样的推荐系统。本次分享将序列建模在推荐系统的应用分为：数据选择、模型架构、监督机制、系统设置，在这四个方面系统介绍讲者在该方向的思考和探索。相关的部分工作已经在点淘直播、招商银行等推荐平台上得到应用。

Talk大纲

1、背景：为什么推荐系统需要对序列数据的建模？

2、数据选择：什么样的序列数据是高效和有用的？

3、模型架构：什么样的模型设计机制是高速和有效的？

4、监督机制：直接使用用户的反馈作为监督信号是不是好的选择？

5、系统设置：瀑布流机制和对话式机制的实现，大模型在其中的角色？

Talk·预习资料

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论文链接： 

https://arxiv.org/abs/2202.03097

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2007.00216

论文链接： 

https://arxiv.org/abs/2011.12683

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2202.04333

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2004.14714

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2208.01889

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2308.02860

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2310.04230

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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晋嘉睿

上海交通大学·博士生

晋嘉睿，上海交通大学计算机系2019级博士生，师从俞勇教授、张伟楠副教授和伦敦大学学院汪军教授，入选致远荣誉博士计划、吴文俊人工智能博士班。

研究方向为信息检索，包括推荐系统以及语言模型在信息检索的应用。相关成果发表在机器学习和数据挖掘顶级会议和期刊上，包括NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、CIKM、TOIS等。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=36909

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