KDD2022@Workshop | 可信推荐系统开始征稿啦！

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如今，人工智能(AI)的复兴在日常生活中引起了巨大的关注。推荐系统作为人工智能最流行的应用之一，已经成为信息超载时代帮助网络用户识别最相关信息/服务的不可或缺的手段。这些系统的应用是多方面的，包括定向广告、智能理财助手、电子商务等，给人们的日常生活带来了极大的便利。然而，尽管推荐技术发展迅速，但随着公众对推荐系统可信度的认识的提高，对相关研究提出了更高的期望。

“ 数据科学与人工智能赋能的可信推荐系统 ”这一研讨会旨在与来自推荐社区的活跃研究人员进行交流，并就算法可信度的核心挑战提供最先进的研究见解。 首先，现实世界中推荐数据的异质性空前增长，挑战了当代算法对各种设置的适应性，如用户兴趣漂移、冷启动用户/商品、高度交互稀疏性和多模态内容。 其次，值得信赖的推荐方法也应该是健壮的、安全的、可解释的、隐私保护的和公平的。   研讨会暂定于2022年8月14日或18日举行 。具体而言，我们将重点关注两个主要议题，以促成本次可信推荐系统研讨会:

(1) 开发可靠、可信赖的推荐系统模型和技术，在面对复杂、不确定、动态、充满噪音、攻击、偏见威胁的网络空间时，提供可靠(如:公平、可解释、安全、负责等)的推荐结果。

(2) 发现和控制推荐系统对人类行为、认知等方面的社会影响，实现可持续、和谐的社区、社会和文化。

官网：https://rrs2022.github.io/

Important Dates

论文提交时间: 2022年5月26日

会议文件通知: 2022年6月20日

研讨会日期: 2022年8月14日或18日

Topics of interest

我们接收从理论或概念相关的论文以及技术算法相关的文章，以及应用和案例研究到可信推荐相关方向，包括但不限于以下领域:

• 与可信推荐相关的基础或新兴数据科学或人工智能理论、方法和应用
• 低质量数据的推荐，包括高度稀疏的数据、噪声或损坏的数据、大量重复的数据和有偏见的数据
• 推荐的不确定性建模，用户的兴趣经常随着时间的推移而变化，算法结果需要在一个高度动态的环境中呈现
• 推荐系统的鲁棒性研究，包括攻击和对抗方法
• 可解释性推荐，提供有说服力的解释和/或对推荐过程产生忠实的解释
• 公平和去偏，一个公平的系统旨在平衡其准确性和潜在的偏见和/或不公平
• 安全性和隐私相关的推荐方法，包括联邦推荐、边缘训练与推荐和隐私保护相关的排序机制
• 用于提高准确性、可解释性或适应性的人在回路计算
• 在可信推荐系统领域对最先进的研究进行综述、评估或基准测试
• 推荐技术的新兴应用，特别是与可信推荐相关的方法和解决方案
• 新颖的评估方案、方法和指标，以评估推荐的可信度

Organizers

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