大数据时代的因果推断论坛

董振华

华为诺亚方舟实验室高级研究员

个人介绍:

华为诺亚方舟实验室高级研究员,研究方向为推荐系统、反事实学习、移动计算,近年来专注反事实学习在推荐系统中的研究和应用。董博士致力于应用先进的机器学习技术为用户创造价值,其团队研发的推荐系统技术已经落地到华为应用市场、信息流、服务直达、广告CTR预估等场景,在提升用户体验和平台收入的同时,产出了20篇相关高水平论文和19篇专利,并在KDD、SIGAPP等顶级会议担任程序委员会成员,曾担任KDD、TOIS、ICDM、SAC的审稿人。董博士本科就读于天津大学,博士毕业于南开大学计算机系,曾作为访问学者在明尼苏达大学GroupLens实验室访问交流一年。

议题:

基于反事实学习推荐系统研究

议题介绍:

推荐系统中,理想的用于学习模型的样本是:将所有的候选物品机会均等地展示给用户,从而消除数据偏置和前序模型偏置带来的影响。但真实的工业级产品由于海量物品和用户的限制,无法应用如上的方法。为了解决这个问题,我们研发了2种反事实学习技术和框架,引入未观测样本和具有非偏性质的数据进行学习,通过在真实数据上的实验,证明所述方法的有效性。最后探讨因果推理和反事实学习技术在推荐系统中的研究方向和个人体会。

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