打破信息茧房，因果推断赋能推荐系统
特邀讲师：王文杰，新加坡国立大学研究员，主要研究方向为推荐系统、因果推理和多模态计算。2023年从新加坡国立大学获得博士学位，师从Chua Tat-Seng教授。曾在SIGIR, KDD, WWW, WSDM, ACMMM和TOIS等高水平会议和期刊上发表多篇一作论文，担任SIGIR、WWW、TPAMI、TOIS等会议和期刊的审稿人，已获得国家发明专利4项，其工作曾获得ACM MM 2019最佳论文候选。曾获谷歌博士奖学金、NUS 院长奖学金、NUS科研成就奖等荣誉。
在当今信息时代，推荐系统已经成为用户获取信息的关键性基础设施，影响人们对于社会的了解和认知。尽管近年来推荐系统取得了广泛发展，但现有的推荐服务呈现出无序生长的态势，产生了推荐偏差、信息茧房、泛化能力差等问题，影响着正常的信息传播秩序。针对这些问题，我们从因果角度分析了背后的产生机制，并基于因果知识提出了因果推荐框架，利用因果推理赋能推荐系统。本报告聚焦近几年我们在因果推荐领域的一系列工作，探讨该领域未来的发展趋势。
课程提纲：
1、推荐系统与因果推理背景概述
2、因果推荐框架
3、因果推荐系统的近期技术发展
4、因果推荐系统的未来研究方向
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