11月23日 | CCIR-快手学术论坛邀请报名 - 新鲜讯息

论坛介绍

近几年来由于用户时间碎片化、移动互联网和智能手机的快速普及、制作门槛低等原因，短视频作为网民广受欢迎的信息媒体形式得到快速普及，快手、抖音等短视频平台吸引了大批用户的使用，其成功的关键是短视频推荐算法。快手公司面向短视频推荐算法前沿方向开展深入研究，近几年在SIGIR、KDD、WWW等国际顶级会议上发表百余篇学术论文，重要成果曾获得SIGIR 2023 Best Paper Honorable Mention、CIKM 2022 Best Paper等奖励，得到学术界的广泛关注。

11月23日下午，快手联合中国中文信息学会信息检索专委会举办CIR-快手学术论坛，主题是“短视频推荐算法前沿技术研究”，分享快手及高校合作伙伴近期发表的学术成果。本论坛邀请清华大学张敏教授做《短视频推荐：交叉学科的机会与挑战》的主题报告，组织“强化学习”、“用户兴趣探索”等两个方向6个专题报告，以不同视角探讨短视频推荐算法前沿研究和创新思想。

论坛主题：短视频推荐算法前沿技术研究

论坛时间：11月23日（周四）14:00-17:00

论坛地点：北京市海淀区西郊宾馆1号楼3层银杏厅

论坛日程

时间	报告人	报告主题
14:00-14:05	江鹏，快手副总裁	开场致辞
14:05-14:30	张敏，清华大学教授	短视频推荐：交叉学科的机会与挑战
Session 1：强化学习
14:30-14:50	蔡庆芃，快手高级算法专家	短视频推荐强化学习算法 Reinforcement Learning for Short Video Recommender Systems
14:50-15:10	高崇铭，中国科学技术大学博士研究生	缓解交互式推荐中离线强化学习带来的马太效应 Alleviating Matthew Effect of Offline Reinforcement Learning in Interactive Recommendation SIGIR 2023 Best Paper Honorable Mention
15:10-15:30	刘殊畅，快手高级算法工程师	KuaiSim：一个推荐系统的综合模拟器 KuaiSim: A Comprehensive Simulator for Recommender Systems NeurIPS 2023
15:30-15:45	茶歇
Session 2：用户兴趣建模
15:45-16:05	吴呈，清华大学博士研究生	面向个性化推荐的图神经网络研究 Graph Neural Networks for Personalized Recommendation
16:05-16:25	思子华，中国人民大学硕士研究生	当搜索遇到推荐：面向推荐的纠缠搜索表示学习 When Search Meets Recommendation: Learning Disentangled Search Representation for Recommendation SIGIR 2023
16:25-16:45	惠轶群，快手资深推荐算法工程师	TWIN：快手CTR预估中面向终身用户行为建模的两阶段兴趣网络 TWIN: TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling in CTR Prediction at Kuaishou KDD 2023
16:45-17:00	总结语
17:30-20:00	快手校园招聘晚宴

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公司简介

快手作为领先的内容社区及社交平台，其使命是成为全球最痴迷于为客户创造价值的公司。快手坚持不懈，专注为客户提供服务，并通过持续创新和优化其产品与服务为客户创造价值。在快手，数亿普通人通过短视频和直播来记录和分享他们的生活，呈现和发挥所长。透过与内容创作者和企业的紧密合作，快手研发先进的技术，打造出满足用户各种需求的多项产品和服务，包括内容和娱乐、线上营销服务、电商、在线知识共享、本地生活服务线上入口等等。更多快手科技动态请关注“快手技术团队”微信公众号。