推荐系统的一种应用场景。

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内容摘要: 个性化推荐在当前消费场景中起着至关重要的作用。本教程主要包括两个部分:基础和趋势。在第一部分中,我们将介绍个性化推荐系统的基本问题,包括用户意图和需求,挑战性问题和最新技术。在第二部分中,我们将重点关注相关领域中的新趋势主题,包括(但不限于):用户满意度和评估方式,可解释的推荐,基于知识图谱和推论的推荐,跨域异构推荐以及公平性。最后,我们将讨论未来的发展方向。

作者简介: 张敏博士是清华大学计算机科学与技术系的终身教授,研究方向为Web搜索和推荐以及用户建模。她是CS部门智能技术与系统实验室的副主任,清华-MSRA媒体与搜索实验室的执行主任。她还担任过ACM TOIS副编辑。她已发表了100多篇论文,引用次数超过3500, H-index得分为32。她在2016年获得了北京科学技术奖(一等奖),并在2018年获得了中国大学计算机科学优秀教师奖。她还拥有12项专利。并且她与国际和国内企业进行了很多合作。

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