生成式推荐模型和以人为本推荐系统

主讲人：刘殊畅

快手策略算法团队算法专家，毕业于罗格斯大学，师从张永锋教授和 Amelie Marian 教授。主要研究方向为推荐系统、大模型、迁移学习、强化学习和端计算，发表CCF-A/B类论文40余篇。WWW/KDD/NeurIPS/AAAI/IJCAI/SIGIR评审委员，TORS/TOIS期刊评审委员。

1  报告信息

时间 

2025年11月12号（周三）

15:00

地点 

中国人民大学通州校区

经济学部楼253

2  报告摘要

快手推荐技术研究经过多年迭代，经历了从最初的协同过滤，序列模型，到近些年的多级链路和生成式推荐的演化，完成了大量的技术积累。本次报告将从快手策略算法团队和社区科学线近年的主要开源工作出发，介绍团队有关生成式推荐模型和以人为本推荐系统的相关工作，内容涵盖包括 Diffusion4Rec、GFN4Rec、RL4Rec、LLM4Rec、GenerativeRec 等多个前沿技术工作，并由此讨论当前日渐复杂的推荐系统业务需求，和未来多模态、多场景、多任务、多方博弈场景下的推荐技术发展趋势。欢迎感兴趣的同学和老师交流心得。