谢幸

微软亚洲研究院首席研究员

个人介绍：

谢幸，博士，微软亚洲研究院首席研究员，中国科技大学兼职博士生导师。他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开研究，发表250余篇学术论文，被引用22000余次，1999年获首届微软学者奖，2019年获中国计算机学会青竹奖，曾在KDD、ICDM等会议获最佳论文奖，并被邀请在MDM 2019等会议做大会主题报告。他是ACM、IEEE高级会员和中国计算机学会杰出会员，长期担任国际会议领域主席及多个学术期刊编委，并将担任ACM SIGSPATIAL 2020程序委员会共同主席。

议题：

结合知识的推荐系统

议题介绍：

在线内容和服务的爆炸式增长给用户提供了更多的选择，同时也带来了极大的不便。推荐系统试图通过为用户筛选符合个人兴趣的物品集合来应对信息爆炸的挑战。在大量推荐场景中，物品包含了丰富的知识信息，而刻画这些知识的知识图谱能极大地扩展物品信息、强化物品之间的联系、为推荐提供丰富的参考价值，更能为推荐结果带来多样性和可解释性。在这次报告中，我将介绍在推荐算法中引入知识图谱的机遇与挑战，以及我们在这个领域的最新研究成果。