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Description
概要
本イベントは、2022年9月18日から9月23日にかけて開催された推薦システムについての国際学会 RecSys2022 にて発表された論文についてのオンライン勉強会です。
以下公式Webページより引用
The ACM Recommender Systems conference (RecSys) is the premier international forum for the presentation of new research results, systems and techniques in the broad field of recommender systems.
この論文読み会では、RecSys2022の本会議や併設 Workshops で採択された自身の論文紹介や、普段推薦システムの開発・研究に携わるエンジニア・データサイエンティスト・研究者が今回の会議に参加して発表を聴講した上で気になった論文の紹介が行われます。
実施方法
オンラインでの開催となります。YouTubeLiveで配信致します。(リンクは参加者にメッセージをお送りしました)
URLは前日に(10/21)に、connpass のメッセージ機能で登録者に事前にお送りいたします。 一つの発表時間は約15分で、発表資料は公開予定です。
質疑応答は、sli.do の使用を予定しています。発表者への質問があれば都度書き込みを行ってください。また、他の人の質問で自分も気になるものがあれば「いいね」をしてください。時間の許す限り、発表者が基本的に「いいね」の多いものから優先して回答していく形式とします。 (リンクは参加者にメッセージをお送りしました)
参加条件
推薦システムに興味のある人
スケジュール
※発表内容・順序等変更可能性あり
発表論文 | 発表資料 | 発表者 | 時間 |
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開場 | 12:45 - 13:00 | ||
オープニング | 13:00 - 13:10 | ||
CONSEQUENCES+REVEAL '22ワークショップ開催に至る経緯・裏側 | 齋藤(Cornell/半熟仮想) |
25分 | |
全体概要(基調講演・ワークショップ・チュートリアル) | @shima_shima | 25分 | |
休憩 | 14:00 - 14:10 | ||
ProtoMF: Prototype-based Matrix Factorization for Effective and Explainable Recommendations | 資料 | 佃(産総研) | 15分 |
Tutorial: Psychology-informed Recommender Systems | 資料 | 樋口(Wantedly) | 15分 |
Recommendation as Language Processing (RLP): A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm (P5) | 資料 | 飯塚(Gunosy) | 15分 |
CONSEQUENCES+REVEAL採択論文 | 資料 | 清原(東工大) | 25分 |
休憩 | 15:20 - 15:30 | ||
Revisiting the Performance of iALS on Item Recommendation Benchmarks | 資料 | 風間(Ubie) | 15分 |
Matching Theory-based Recommender Systems in Online Dating | 資料 | 森脇(サイバーエージェント) | 15分 |
Solving Diversity-Aware Maximum Inner Product Search Efficiently and Effectively | 資料 | 平田(阪大) | 15分 |
Bundle MCR: Towards Conversational Bundle Recommendation | 資料 | 奥(龍谷大) | 15分 |
クロージング | 16:30 - 16:40 | ||
発表時間
- 発表時間:15分(目安:論文紹介13分 + 質疑2分)
- 特別発表枠:25分(目安:論文紹介20分 + 質疑5分)
発表資料公開への同意
当勉強会の趣旨として、論文紹介者には、できる限り、発表資料の公開に同意を頂ければ幸いです。 非公開を希望される方は当日ご相談ください。
発表について
発表者各位 Zoom で画面共有をしていただき、発表をお願いいたします。 また、発表後は sli.do に寄せられた質問に対して、「いいね」の多いものを優先して時間の許す限り回答をお願い致します。
参考情報
- RecSys2022公式サイト:https://recsys.acm.org/recsys22/
- 論文取得先:https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3523227
- 昨年の RecSys2021 論文読み会:https://connpass.com/event/226873/