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SUMMARY:RecSys2023論文読み会（オフライン+オンライン）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/92204
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n本イ
 ベントは、2023年9月18日から9月22日にかけて開催された
 推薦システムについての国際学会 RecSys2023 にて発表さ
 れた論文についての勉強会です。\n以下公式Webページ
 より引用\nThe ACM Recommender Systems conference (RecSys) is the prem
 ier international forum for the presentation of new research results\, sy
 stems and techniques in the broad field of recommender systems. \n\n\nこ
 の論文読み会では、RecSys2023の本会議や併設 Workshops で
 採択された自身の論文紹介や、普段推薦システムの開
 発・研究に携わるエンジニア・データサイエンティス
 ト・研究者が今回の会議に参加して発表を聴講した上
 で気になった論文の紹介が行われます。\n実施方法\n今
 年は、オフラインとオンラインのハイブリッド形式に
 て開催します。オフライン会場は、ウォンテッドリー
 株式会社様オフィス (東京都港区白金台5-12-7 MG白金台
 ビル4F)となります。終了後、会場にて懇親会も開催し
 ます。是非ご参加ください。\nオンライン参加者向け
 には、YouTubeLiveでの配信を予定しています。YouTubeLiveの
 URLは前日に（10/20）に、connpass のメッセージ機能で登
 録者に事前にお送りいたします。 \n当日は質疑応答の
 時間も取っておりますので、sli.do上で質問を投稿して
 頂ければと思います。\nhttps://app.sli.do/event/f3TQwsAEtGGE9rBf
 cbEoVa\n上記リンクまたは、sli.doからイベントID：#2260220 
 でお入りください。\n発表者への質問があれば都度書
 き込みを行ってください。また、他の人の質問で自分
 も気になるものがあれば「いいね」をしてください。
 時間の許す限り、発表者が基本的に「いいね」の多い
 ものから優先して回答していく形式とします。\nオフ
 ライン会場\nウォンテッドリー株式会社\n東京都港区白
 金台5-12-7 (MG白金台ビル 4F)\n休日のため正面ロビーは閉
 鎖されております。\n以下の裏口までお越しください
 。\n\nまた，裏口もセキュリティカードが必要になりま
 すため、開場時間は運営メンバーが待機しております
 。\nそれ以降にお越しの場合は、４Fインターホン（４
 ０１）を鳴らしていただくか，松村 等運営メンバーに
 ご連絡ください。\n参加条件\n推薦システムに興味のあ
 る人\nスケジュール\n※発表内容・順序等変更可能性あ
 り\n\n\n\n発表論文\n発表資料\n発表者(敬称略)\n時間\n\n\n
 \n\n開場\n\n時間通りの来場にご協力ください\n12:30 - 13:0
 0\n\n\nオープニング\n\n\n13:00 - 13:10\n\n\nCONSEQUENCES '23ワー
 クショップ開催に至る経緯・裏側\n\n齋藤 優太(Cornell/
 半熟仮想) \n25分\n\n\n全体概要（基調講演・ワークショ
 ップ・チュートリアル）\n\n@shima_shima\n25分\n\n\n休憩\n\n\
 n14:00 - 14:10\n\n\nTutorial on Large Language Models for Recommendation\
 n\n佐藤 政寛   \n20分\n\n\nFast and Examination-agnostic Reciproca
 l Recommendation in Matching Markets\n\n冨田 燿志(サイバーエー
 ジェント AI Lab)   \n15分\n\n\nLayout Optimizer for Personalized H
 ome Screen based on Contextual Multi-Armed Bandit in C2C Marketplace\n\n
 紫藤 佑介(メルカリ)   \n15分\n\n\n休憩\n\n\n15:20 - 15:30\n\
 n\nAugmented Negative Sampling for Collaborative Filtering\n\n林 悠大(
 ウォンテッドリー)    \n15分\n\n\nExtended Travel Itinerary Dat
 asets Towards Reproducibility\n\n大滝 啓介(豊田中央研究所) \n
 15分\n\n\ngSASRec: Reducing Overconfidence in Sequential Recommendation 
 Trained with Negative Sampling\n\n松村 優也(LayerX)   \n15分\n\n\n
 Interface Design to Mitigate Inflation in Recommender Systems\n\n奥 健
 太(龍谷大)   \n15分\n\n\nクロージング\n\n\n16:40 - 16:50\n\n
 \n懇親会(会場にて)\n\n\n17:00 -\n\n\n\n発表時間\n\n発表時
 間：15分（目安：論文紹介13分 + 質疑2分）\n特別発表枠
 ：25分（目安：論文紹介20分 + 質疑5分）\n\n発表資料公
 開への同意\n当勉強会の趣旨として、論文紹介者には
 、できる限り、発表資料の公開に同意を頂ければ幸い
 です。 非公開を希望される方は当日ご相談ください。
 \n発表について\n発表者各位 Zoom で画面共有をしていた
 だき、発表をお願いいたします。\nまた、発表後は sli.
 do に寄せられた質問に対して、「いいね」の多いもの
 を優先して時間の許す限り回答をお願い致します。\n
 参考情報\n\nRecSys2023公式サイト：https://dl.acm.org/doi/procee
 dings/10.1145/3604915\n論文取得先：https://dl.acm.org/doi/proceedin
 gs/10.1145/3523227\n昨年の RecSys2022 論文読み会：https://connpa
 ss.com/event/261571/\n
LOCATION:ウォンテッドリー株式会社 東京都港区白金台5-12-
 7 MG白金台ビル4F
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