RecSys2020 論文読み会

イベント内容

RecSys2020論文読み会

イベント概要

推薦システム分野のトップカンファレンスであるACM Recommender Systems(RecSys2020)の論文読み会を開催いたします。

RecSysは、レコメンデーションシステムの幅広い分野における研究成果、システム、技術を発表するための最高の国際フォーラムです。レコメンデーションとは、過去の行動やユーザの類似性を利用して、エンドユーザの好みに合わせた情報項目のリストを生成する情報フィルタリングの一種です。RecSysは、レコメンダーシステムに取り組んでいる主要な国際的な研究グループと、世界有数のEコマース企業の多くが一堂に会することから、レコメンダーシステム研究の発表と議論の場として最も重要な年次会議となっています。

参加費:無料

対象 : 機械学習に興味がある方、Eコマース企業の方、レコメンデーションシステムに興味がある方

参加者枠 : 50人(参加者数によっては変更があります。)

発表者枠:5人

今回のキーワード

機械学習,人工知能,レコメンデーション,Eコマース

概要説明

日時: 2020/10/11(日) 12:30-15:40

場所: オンライン会場

参加者・発表者:定員に達した場合、追加枠を設けます。

発表について

論文の発表をしてくださる方に別途参加枠を設定させていただいています。

発表を行う方は、決まり次第論文のタイトルを、完成次第スライド資料をk-enomoto@wevnal.co.jpまでご連絡ください。

なお、スライド資料はPowerpointで作成ください。

また、当日何かあったときのため、事前に発表用資料をご共有いただけると幸いです。

発表時間は20分・質疑5分の計25分です。発表間は、発表②と発表③の間に、10分間の休憩をとります。

タイムテーブル(予定)

時間 内容 発表者
12:30~12:50 オンライン会場開放 -
12:50~13:00 オープニング 榎本 和馬
(AI-SCHOLAR)
13:00~13:25 論文① 発表者①
13:25~13:50 Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation 佐藤 政寛
13:50~14:15 Explainable Recommendation for Repeat Consumption 佃 洸摂
(産業技術総合研究所)
14:15~14:25 休憩 -
14:25~14:50 Doubly Robust Estimator for Ranking Metrics with Post-Click Conversions 齋藤 優太
(半熟仮想株式会社 co-founder / 東京工業大学 学士課程4年)
15:00~15:25 A Large-scale Open Dataset for Bandit Algorithms 齋藤 優太
(半熟仮想株式会社 co-founder / 東京工業大学 学士課程4年)
15:25~15:40 雑談・クロージング・アンケート 榎本 和馬

受付&ネットワーキングタイム

ネットワーキングタイムということでイベント開始の60分前に会場を開放します。 この時間に、参加者同士での交流をしていただければと思います。気軽にご参加ください。

発表者概要


発表者①
氏名:

所属:

紹介論文:

スライド:


発表者②
氏名:佐藤 政寛

紹介論文:Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation

スライド:


発表者③
氏名:佃 洸摂

所属:産業技術総合研究所

紹介論文: Explainable Recommendation for Repeat Consumption

スライド:


発表者④
氏名: 齋藤 優太

所属:半熟仮想株式会社 co-founder / 東京工業大学 学士課程4年

紹介論文:Doubly Robust Estimator for Ranking Metrics with Post-Click Conversions

スライド:


発表者⑤
氏名:齋藤 優太

所属:半熟仮想株式会社 co-founder / 東京工業大学 学士課程4年

紹介論文:A Large-scale Open Dataset for Bandit Algorithms

スライド:

その他

何か不明点や、発表方法についてご意見などがございましたら、k-enomoto@wevnal.co.jpまでお気軽にご連絡ください。

AI-SCHOLAR

AIを身近にどこよりも分かりやすくを目的に運営されたメディアになります。

AI技術はニュースでのキャッチアップでは遅く、ビジネスチャンスも逃してしまいます。トップのAI企業はリサーチを実践し、ビジネスに生かしています。日本のキャッチアップスピード早めるべく、最新の論文の中からインパクトの強いものを毎日解説記事を載せています。

メディア主催の論文読み会として、発表者の方々が時間をかけて作成していただいたスライド等は多くの方にみていただけるように弊社メディアでも取り上げさせていただきます。

注意事項

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