【ICDM2022教程】多目标优化与推荐，173页ppt

推荐系统已广泛应用于多个领域和应用。传统的推荐系统通常处理单一目标，如最小化预测误差或最大化推荐列表的排名。多目标优化是一个新兴的需求，以便推荐模型的开发可以考虑多个目标。 目前，多目标优化方法已经得到了很好的发展，并在推荐系统领域得到了重用。本教程旨在全面介绍多目标优化和多目标推荐系统。更具体地说，我们确定了多目标推荐系统可能有用的情况，总结了这些系统中的方法和评估方法，通过批判性分析指出了存在的问题，并为在推荐系统中使用多目标优化提供了指导方针。 https://moorecsys.github.io/ICDM2022/#slides-section

Part 1: Multi-Objective Optimization (MOO)

Background and History * Multi Objective Optimization (MOO) * MOO Solutions * Selection of the best solution in Pareto set * MOO libraries * Summary & QA

Part 2: Recommender Systems with MOO by Dr. Yong Zheng

Intro to RecSys * Why MOO in RecSys * RecSys with MOO (1): Recommendation Task as a MOO Process * RecSys with MOO (2): Enhanced RecSys with Dominance Relations * Summary, Guideline, Challenges & QA