CCF YOCSEF长沙观点论坛

（编号：CCF-YO-21-CS-1FV）

   初心与远方

——我们需要什么样的个性化推荐？

2021年8月28日(星期六) 18:30-22:10

湖南大学信息科学与工程学院&线上

主办单位：中国计算机学会

协办单位：湖南大学信息科学与工程学院

2021年8月20日，针对个人信息保护的专门立法——《中华人民共和国个人信息保护法》终于“尘埃落定”。其中明确指出“通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，或者向个人提供便捷的拒绝方式”，为“比你更懂你自己”的个性化推荐划出了清晰的红线。2021年8月27日，国家互联网信息办公室发布《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》，专门对推荐算法相关使用进行了细致规范，明确提出算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用向上向善。

个性化推荐技术能够帮助用户快速找到合适信息，缓解信息过载问题；它通常以匹配用户特征和偏好为核心发力点，以推荐与用户历史记录相似的内容为主要手段，以准确性为主要评价指标。然而，个性化推荐与个人隐私的平衡一直悬而未决。再者，商业逐利的本质和过度专注精度的个性化推荐导致“信息茧房”、“回音室效应”、“大数据杀熟”等现象愈演愈烈，造成了用户视野缩小、满意度下降、平台长尾效应等一系列问题。近年来，研究者开始关注多目标的个性化推荐方法，考虑多样性、公平性、惊喜度等更多因素。那么，作为数字社会主体的人对推荐算法有何期待，如何设计推荐系统新范式，才能达到有利于用户成长和社会整体发展的效果？

针对上述问题，CCF YOCSEF长沙以“初心与远方——我们需要什么样的个性化推荐？”为题，举办观点论坛。论坛将邀请国内外高校及企业专家和学者，共同就个性化推荐技术的问题、进展及未来发展趋势进行深入探讨。论坛将围绕以下问题展开思辨：1） “信息茧房”谁的锅：平台 or 用户？2）推荐系统如何兼顾平台利益与用户体验？3）未来的推荐系统新范式？

论坛流程:

18:20-18:30 签到

18:30-18:35 嘉宾及论坛背景介绍

18:35-19:05 第一阶段：引导嘉宾发言（每位10分钟）

引导发言1：张永锋（美国罗格斯大学助理教授，美国NSF CAREER Award获得者）

报告题目：我们需要什么样的个性化推荐？从感知到认知

引导发言2：陈 黎（香港浸会大学副教授，入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单）

报告题目：惊喜度推荐如何打破“信息茧房”？

引导发言3：何向南（中国科技大学教授，CCF YOCSEF合肥2021-2022主席）

报告题目：推荐系统未来技术展望

19:05-22:05 第二阶段：思辨环节（每人每次3分钟）

围绕以下三个主题，各位嘉宾及所有参会代表展开思辨讨论

特邀嘉宾发言（每位5分钟，分别在三个思辨议题中）

嘉宾发言1：唐 晔（芒果TV智能算法部副总监，推荐搜索负责人）

嘉宾发言2：郭贵冰（东北大学教授，LibRec推荐系统开源库创始人）

嘉宾发言3：李 琳（武汉理工大学教授，CCF YOCSEF武汉2020-2021主席）

19:05-20:05 思辨一：“信息茧房”谁的锅：平台 or 用户？

20:05-21:05 思辨二：推荐系统如何兼顾平台利益与用户体验？

21:05-22:05 思辨三：未来的推荐系统新范式？

22:05-22:10 论坛总结 

论坛执行主席：

姜文君 湖南大学信息科学与工程学院

杨 超 湖南大学信息科学与工程学院

论坛地址：长沙市岳麓区湖南大学信息科学与工程学院

引导发言特邀嘉宾

张永锋，美国罗格斯（Rutgers）大学计算机系助理教授、互联网智能与经济实验室主任。研究兴趣包括机器学习、信息检索、推荐系统、数据挖掘、互联网经济、人工智能的可解释性与公平性、人工智能伦理等，研究成果发表于SIGIR, WWW, RecSys, ACL, NAACL, CIKM, WSDM, AAAI, IJCAI, TOIS等领域内主要会议或期刊。担任期刊ACM Transactions on Information Systems和Frontiers in Big Data副主编。曾获得AIRS最佳论文奖、RecSys最佳论文提名、ACM TOIS杰出编辑奖、美国自然科学基金杰出青年奖（NSF CAREER Award）。

报告题目：我们需要什么样的个性化推荐？：从感知到认知

报告简介：长期以来，推荐系统被建模为一个感知学习的问题，通过用户、物品表示的学习以及两者之间的匹配来进行推荐。而实际上，推荐系统是一个认知智能的问题，表面上的用户行为往往由背后深刻的逻辑和因果原理驱动。因此，仅仅依靠关联式学习来进行用户物品的匹配是不够的，而需要对用户行为背后的逻辑和因果关系进行深入理解和建模。将探讨基于逻辑与因果的模型在解决推荐系统公平性、可解释性、鲁棒性和破解信息茧房等问题上的应用。

陈黎，香港浸会大学计算机科学系副教授，博士生导师。主要研究方向是结合人工智能、人机交互、用户建模和用户行为分析等方面的理论和实践设计个性化的网络系统，并应用于社交媒体、电子商务、在线教育和心理健康等多个领域。在多个重要会议和期刊发表论文上百篇，文章被引用总计超过6100多次（h-index 38），并获得多个最佳论文奖。被斯坦福大学列入全球前2%顶尖科学家榜单。是ACM高级会员、国际会议ACM RecSys指导委员会成员、国际期刊UMUAI、JIIS编委成员，ACM TIIS副编委，曾担任ACM RecSys 2020和ACM UMAP 2018程序委员会联合主席。

报告题目：惊喜度推荐如何打破“信息茧房”？

报告简介：惊喜度推荐如何打破信息茧房、提升用户满意度，其自身又面临什么新的问题和挑战？我会主要讨论惊喜度推荐是如何影响用户对推荐系统满意度的评价，以及哪些因素会影响用户对推荐物品惊喜性的感知。此研究是基于与手机淘宝合作的一次大规模用户问卷调查。通过对用户反馈的分析，1) 我们识别了不同推荐指标之间的显著相关性和提高推荐惊喜性对用户满意度及购买意向的正面影响；2) 我们进一步分析了不同类型的物品特征及用户特征（如好奇心）和用户所感知推荐惊喜度间的联系。这些结果可帮助研究人员更好地理解惊喜度这一推荐指标，从而促进面向惊喜度的推荐算法的发展。

何向南，中国科学技术大学教授、博士生导师，达摩院青橙学者，CCF YOCSEF合肥学术委员会2021-2022主席。研究领域：信息推荐与挖掘、因果推理等，在CCF A类会议和期刊发表论文90余篇，包括SIGIR、KDD、WWW等，谷歌学术引用1万余次。曾获SIGIR 2021、2016、WWW 2018最佳论文提名奖等。担任多个期刊的编委/副主编，如ACM Trans. on Info. Says., AI Open, Frontiers in Big Data等。主持国家自然科学基金面上项目、重点项目，科技部重点研发计划课题等。

报告题目：推荐系统未来技术展望

报告简介：推荐系统在工业上取得了巨大的成就，但是现有的推荐系统是平台主导一切，只考虑商业利益，以流量为王。这种模式产生了偏见泛在、用户缺乏选择权与控制权、信息茧房等问题。为了解决这些技术上的、社会的、道德的，甚至法律上的问题，未来推荐系统需要在范式与技术上做出改进。范式上，应当由用户被动接收信息走向赋予用户主动表达需求且能选择与控制推荐的权力，同时也应当关注用户长期成长，契合法律与道德要求，而非仅追求短期利益；技术上，从架构角度来讲，应当由单一的以商业利益为目标走向以多方利益为目标，应当由数据驱动过渡到数据加认知心理学、因果、法律道德约束等先验知识共同驱动的形式，同时也应当不局限于端到端的形式，如利用预训练加微调形式丰富信息的利用；从评级体系来讲，可以引入因果的思想，且应当考虑多层面的评价以及多方参与的评价。

特邀嘉宾

唐晔，芒果TV智能算法部副总监，推荐搜索负责人，负责搜索推荐算法研发工作，硕士毕业于南京大学，研究方向为图像分类，相关工作发表于ACM MM等会议。后加入百度任职广告算法工程师。长期从事计算广告、搜索推荐领域企业级应用研发，先后主导芒果TV信息流推荐改版、智能首页改版、智能消息推送、智慧大屏统一推荐框架、小芒电商搜索推荐，正在努力推动多终端多模态推荐中台升级、搜索推荐全链路可视化分析等工作。

郭贵冰，东北大学长聘教授，辽宁省百千万人才，东北大学软件学院引进人才，博士生导师，LibRec 推荐系统开源库创始人，SCI 二区期刊ECRA的编委。毕业于新加坡南洋理工大学,主要研究兴趣包括推荐系统、自然语言处理、数据挖掘等。在相关研究领域已发表高水平学术论文80余篇，出版1部学术专著《推荐系统进展：方法与技术》。根据 Google学术统计，已发表论文共获得 2697 次引用，H 指数为 23。承担了国家自然科学基金面上项目、青年基金、教育部基本科研业务费优青培育项目、华为HIRP OPEN 2017基金项目、京东AI研究院“京东葡萄树--学者计划”等。

李琳，湖南衡阳人，武汉理工大学计算机科学与技术学院教授、博导、日本岩手大学特聘海外研究员、CCF YOCSEF武汉2020-2021主席、CCF信息系统专委会委员、CAAI青工委委员、武汉计算机软件工程学会理事。2009年获东京大学信息理工博士学位，2014-2015悉尼科技大学访问学者。从事信息检索、推荐系统和文本挖掘等领域的研究，近年来主持国家基金2项、主持和参与日本学术振兴会项目和省部级项目等10余项。担任Web Intelligence和Human-Centric Intelligent Systems期刊编委、WWWJ的Guest Editor，发表高水平学术论文80余篇, 主编或参编英文专著2本(17,094 章节下载次数)，中文专著2本。

论坛执行主席

姜文君，湖南大学副教授，博导，岳麓学者，YOCSEF长沙学术委员会2021-2022年度学术秘书，CCF高级会员，分布式计算与系统专委会委员。主要研究兴趣包括社会网络分析、个性化信任评价和推荐系统、智慧教育与学习优化、用户观点行为演化分析等。发表40余篇高质量论文，包括JCR1区期刊ACM Computing Surveys、CCF推荐的A类期刊IEEE TC，IEEE TPDS和A类会议IEEE INFOCOM、WWW、AAAI，B类期刊ACM TOIT，ACM TWeb, ACM TKDD, B类会议ACM CIKM等。曾获湖南省自然科学二等奖、湖南省优秀博士学位论文、ACM长沙区优秀博士。 研究工作受到国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、长沙市科技计划、以及之江实验室开放课题等资助。

杨超，东京工业大学工学博士，现为湖南大学信息科学与工程学院副教授，YOCSEF长沙学术委员会2021-2022年度主席。中国计算机学会协同计算专业委员会（TCCC）委员，中国计算机学会计算机应用专业委员会（TCAPP）委员，教育部学位与研究生教育评估专家，湖南省科技咨询与评审专家，主要基于深度学习和机器学习方法从事人工智能相关领域的研究，包括自然语言处理、计算机视觉、信息检索与推荐、多媒体内容安全、跨媒体分析与推理等，在ICCV、ECCV、TIP、KBS、IPM、ICMR、ICME、GECCO等顶级会议和期刊上以第一作者及合作者发表论文40余篇，主持国家自然科学基金项目、湖南省自然科学基金项目及教育部留学启动项目。

微论坛主席

张世文，湖南科技大学物联网工程系副教授，YOCSEF长沙学术委员会2021-2022年度副主席，湖南科技大学高层次人才计划青年创新人才（“奋进学者”）。主要研究领域为大数据、边缘计算、社交网络以及云计算安全与隐私保护等，发表SCI和EI收录论文20余篇，获软件著作权8项。主持国家自然科学基金项目、湖南省自然科学基金项目等多项，带领本科生申请了SRIP项目以及大学生研究型学习和创新性实验计划项目多项。

张士庚，中南大学副教授、博导，YOCSEF长沙学术委员会2021-2022年度学术秘书，物联网专委会委员、之江实验室青年人才委员会委员、国际期刊IJDSS 编委、中南大学学报（英文版）青年编委。担任IWQoS、SECON、ICPADS、MASS等多个国际会议的组织委员会成员或者程序委员会成员。研究兴趣主要包括无线感知、物联网、AI安全、物联网安全等。主持国家自然科学基金面上/青年项目、湖南省自然科学基金、博士后科学基金特别资助项目等科研项目10余项，在国内外知名国际会议和期刊上发表（录用）论文80余篇，包括Ubicomp、Infocom、Mobihoc、ICNP等国际顶级会议和IEEE JSAC、TMC、TPDS、TC、TIFS等国际权威期刊，谷歌学术搜索引用超过2000次。

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