怎样刻画用户嵌入向量(user embedding)和物品嵌入向量(item embedding)之间的交互是在评分矩阵上面做协同滤波的关键问题。随着机器学习技术的发展，交互函数(interaction function)渐渐的由最初简单的矩阵内积，发展到现在复杂的结构化神经网络。
本期主题
在本次讲座中，姚博士将分享第四范式研究组将自动化机器学习技术引入推荐系统中的一次尝试；特别地，我们将交互函数的设计建模成一个结构化神经网络问题，并使用神经网络搜索(neural architecture search)技术去设计数据依赖的交互函数。
主讲人介绍
姚权铭博士现为第四范式资深研究员，是香港科技大学计算机系博士。他的研究方向主要在机器学习、优化算法、自动化机器学习等方面。他是30篇国际一流学术和期刊论文的作者/合作者，论文发布平台包括ICML、NeurIPS、JMLR、TPAMI等。他曾获得吴文俊人工智能优秀青年奖、香港科技大学博士优秀研究奖、曾是谷歌全球博士奖研金获得者。
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需要提醒的是，本期主题的专业技术性较强，更适合有一定基础的算法工程师和机器学习资深爱好者哦。如果你想要了解这个行业，也欢迎准时来直播间切磋交流。
分享主题：
《自动化推荐系统：搜索协同滤波中的交互函数》
分享人：
姚权铭 第四范式资深研究员
直播时间：
12月19日周四晚20:00 -21:00
报名方式：
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