个性化推荐与信息检索

Personalized Recommendation and Information Retrieval

研究目标在于研究多领域、多场景、多源数据中统一主体识别模型，多角度的主体兴趣分析方法，情境感知的个性化推荐与信息检索方法。

主要研究内容包括：

• 跨领域、跨任务推荐系统与信息检索，包括用户、商品建模相关的预训练，以及定向知识迁移、多目标协同知识迁移等方法；
• 多模态推荐与信息检索，利用图片、文本等内容信息挖掘用户偏好；
• 时序推荐，包括用户行为自适应采样、自动机器学习方法、流行度分析、长序列行为分析等方法的研究；
• 隐私保护的推荐系统。