SIGIR2022@Tutorials | 序列/会话推荐挑战、方法、应用与未来

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近年来， 序列推荐系统 和 基于会话的推荐系统 作为一种新的推荐系统范式，其可以捕捉用户的短期且动态变化的兴趣偏好，从而实现更及时和准确的推荐。尽管序列化推荐和会话推荐已经被广泛研究，但由于对该方向存在多种多样的描述、设置、假设等，使得该领域存在许多不一致的地方。

目前还没有相关工作来提供一个统一的框架和总结，以消除该领域普遍存在的各种不一致的概念。另外，目前也缺乏对于该领域在数据特征、关键挑战、最具代表性和前沿的方法、典型的现实应用和重要的未来研究方向进行全面和系统的论证的工作。为了填补这些空白，以促进这一充满活力的领域的进一步研究， SIGIR2022会议上将在7月7日举办一场关于序列化和会话推荐的教程分享。

本次教程的详细信息如下：

Speakers: 

Shoujin Wang, Qi Zhang, Liang Hu, Zhongyuan Lai 

Authors:

Shoujin Wang, Qi Zhang, Liang Hu, Xiuzhen Zhang ,Yan Wang and Charu Aggarwal 

Date: 

Thursday, July 7, 11:00 - 14:30 

CEST Time, UTC +2, Online (Half Day) 

Beijing Time: 

Thursday, July 7, 17:00 - 20:30 

Location: 

Madrid, Spain

教程主页：

https://neurec22.github.io/SRS&SBRS/

网络研讨会注册地址：

https://pacifico-meetings.zoom.us/w/86872017204

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