RecSys2020論文読み会（オンライン）

2020/10/17(土)13:00 〜 18:00 開催

ブックマーク

#アルゴリズム, #機械学習, #読書会

イベント内容

概要

本イベントは、2020年9月22日から26日にかけてオンラインで開催された推薦システムについての国際学会 RecSys2020 にて発表された論文についてのオンライン勉強会です。

以下公式Webページより引用

The ACM Recommender Systems conference (RecSys) is the premier international forum for the presentation of new research results, systems and techniques in the broad field of recommender systems.

当日は、実際の RecSys2020 の本会議や併設 Workshops における発表者よる自身の論文紹介や、普段業務で推薦システムの開発に携わるエンジニア・データサイエンティスト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。

実施方法

オンラインでの開催となります。YouTubeLiveで配信致します。 https://youtu.be/e3Lf31POuQU

URLは前日に（10/16）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。一つの発表時間は約15分で、発表資料は公開予定です。

質疑応答は、sli.do の使用を予定しています。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。

参加条件

推薦システムに興味のある人

スケジュール

※発表内容等変更可能性あり

内容	発表者	時間
開場		12:45 - 13:00
オープニング		13:00 - 13:10
RecSys2020オーバービュー	@shima_shima	13:10 - 13:35
“Who doesn’t like dinosaurs?” Finding and Eliciting Richer Preferences for Recommendation	@masa_kazama (Ubie)	13:40 - 14:00
PURS: Personalized Unexpected Recommender System for Improving User Satisfaction	@zr_4 (Gunosy)	14:00 - 14:20
ImRec: Learning Reciprocal Preferences Using Images	@yu-ya4 (ウォンテッドリー)	14:20 - 14:40
休憩		14:40 - 14:50
Contextual and Sequential User Embeddings for Large-Scale Music Recommendation	奥 (龍谷大学)	14:50 - 15:10
A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets	@YoshifumiSeki (Gunosy)	15:10 - 15:30
Explainable Recommendation for Repeat Consumption	@ktsukuda (産総研)	15:30 - 15:50
A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements(RecSys Challenge 2020 3rd place solution)	Team Wantedly (@hakubishin3, @agatan_, @yu-ya4) (ウォンテッドリー)	15:50 - 16:10
Balancing Relevance and Discovery to Inspire Customers in the IKEA App	@hagino3000 (VOYAGE GROUP)	16:10 - 16:30
休憩		16:30 - 16:40
Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation	@masatoh73	16:40 - 17:00
A Large-scale Open Dataset for Bandit Algorithms (REVEAL workshop)	@usait0 (半熟仮想株式会社 / 東工大)	17:00 - 17:20
Doubly Robust Estimator for Ranking Metrics with Post-Click Conversions	@usait0 (半熟仮想株式会社 / 東工大)	17:20 - 17:40
クロージング		17:40 - 17:50

発表者

@shima_shima

推薦システム，データマイニング，機械学習に関する研究に従事．ペドロ・ドミンゴス著『マスターアルゴリズム』翻訳中

@masa_kazama

医療×AIのUbie株式会社にて、機械学習エンジニアとして病気予測アルゴリズムの開発を行う。前職のリクルート、Indeedにて推薦システムの開発に携わり、過去にRecSysでも発表。好きな手法はItem2vec。

飯塚洸二郎 (@zr_4 )

株式会社Gunosyにて、ニュース推薦システムの開発を行っています。筑波大学の博士課程にも在籍しており、情報検索や推薦の評価に関する研究を行っています。

松村優也（@yu-ya4 )

ウォンテッドリー株式会社にて、会社訪問サービス Wantedly Visit のマッチング部分に責任を持つ。推薦システムの開発やプロダクトマネジメントを行う。ここ１年は相互推薦への関心が高い。

奥健太

龍谷大学先端理工学部にて、推薦システム研究室を運営している。授業では学部生向けに推薦システムを主テーマとした講義「知的問題解決法」を担当している。好きな評価指標はセレンディピティ。

関喜史 (@YoshifumiSeki )

株式会社Gunosyの共同創業者。同社にて研究開発チームの上席研究員として推薦システムやデータマイニングの研究を行っています。

@masatoh73

とある企業で情報推薦の研究をしている。RecSys参加は５回目。最近は推薦の因果効果向上が個人的な研究テーマ。

佃洸摂（@ktsukuda )

産業技術総合研究所にて、ユーザ生成コンテンツ・音楽コンテンツの推薦や検索を中心とした研究に従事。基礎研究に加え、音楽発掘サービスKiiteの音楽推薦モデルの提案・実装など、実サービスの開発にも携わる。

合田周平 (@hakubishin3)

ウォンテッドリー株式会社でデータサイエンティストとして推薦システムの開発に携わっています. Kaggle Master. 最近は推薦のdiversityに興味を持っています.

縣直道 (@agatan_)

ウォンテッドリー株式会社で Profile 領域の開発をしているエンジニアです。バックエンドエンジニアと Profile 領域のデータ活用の整備を兼任しています。

西林孝（@hagino3000）

ソフトウェアエンジニア。VOYAGE GROUPで広告配信プロダクトの開発をやっています。因果推論・メカニズムデザイン・数理最適化に興味があります。好きな手法はベイジアンロジスティック回帰。

齋藤優太（@usait0）

半熟仮想株式会社共同創業者兼科学統括。東京工業大学経営工学系学士課程4年。主に因果推論と機械学習の融合技術を用いたバンディットアルゴリズムのオフライン評価や推薦システムのバイアス除去に関する研究を行う。また、複数の国内企業と連携して、関連領域の社会実装や理論と実践の溝を埋めるための研究を進めている。