RecSys 2022：“推荐系统无处不在”

自然语言处理技术在推荐系统中的适应性应用与算法公平性成为本届会议的两大核心议题。

会议概况
ACM推荐系统会议（RecSys）作为推荐系统领域的顶级会议本周举行。某中心两位科学家与马里兰大学的Jennifer Golbeck共同担任本次会议的联合主席。他们就会议议程和推荐系统研究现状分享了见解。

推荐系统的演进
尽管协同过滤概念仍然非常重要，但矩阵分解技术如今更为常见。今年会议中题为《在物品推荐基准上重新审视iALS性能》的论文证明，经过精心调优的矩阵分解算法能够与多种现代深度学习算法相媲美。

序列推荐技术突破
自然语言处理技术在推荐系统中的应用成为本届会议最突出的趋势。特别是Transformer和BERT等大语言模型通过创新方式被适配到推荐场景中。该方法将用户行为序列视为"句子"，使用掩码训练技术预测下一个交互项目。

算法公平性挑战
研究人员越来越关注推荐系统中的偏见和公平性问题。针对"未知未知"问题，会议提出了智能采样、合成数据生成和领域自适应等解决方案。特别是在新闻推荐领域，有研究采用自然语言技术建立了衡量新闻多样性的数学框架。

技术实践案例

• 序列去噪自注意力机制解决用户交互序列中的噪声问题
• 针对特征空间不平衡的数据偏差校正方法
• 基于原则性方法的新闻多样性评估体系

未来展望
随着推荐系统在日常生活中的深入应用，确保算法公平性、隐私保护和可解释性将成为持续重要的研究方向。