【RecSys 2019报告】推荐系统的意图，算法以及指标（Recommending for Impact:Intentions, Algorithms, and Metrics）

主题： Recommending for Impact:Intentions, Algorithms, and Metrics

简介： 推荐影响力是什么意思？推荐者运营商的利益与用户利益之间的矛盾在哪里？我们可以衡量推荐或推荐算法的影响吗？以及我们如何优化算法以提高影响力？本演讲对推荐系统的领域进行了长久的探讨，包括以影响为重点的重大发展时期和通过其他目标实现的技术进步时期。在此基础上，我们着眼于以影响为重点的推荐系统研究的有前途的方向。

嘉宾介绍： Joseph A. Konstan 是麦克奈特大学（McKnight University）的教授，以及明尼苏达大学科学与工程学院的副院长。他的研究解决了各种人机交互问题，包括个性化（特别是通过推荐系统），发起了在线参与以及设计计算机系统以改善公共卫生，他可能以其在协作过滤推荐器中的工作而闻名（GroupLens项目，该项目获得了ACM软件系统奖）。