RecSys 2021 Abstract - Keynotes

今年も

ことしもRecSys 2021 の季節がやってきました。私にとってinput の時期。少し世界のエネルギーにふれたいと思います。 今年は時差に勝てるのかがポイント。

少し慣れないとできないので、Abstract を読みながらメモします。まずは Keynotes

Graph Neural Networks for Knowledge Representation and Recommendation

グラフニューラルネットワークは、近年特に人気を獲得し、物理や化学、CV、シミュレーション、ヘルスケア、無線通信、物流、NLP、因果推論、知識表現などあらゆる分野に応用されている。そして、推薦システムも例外ではない。この講演では、グラフニューラルネットワークDeep Learning との関係について簡単に紹介します。また、GNNにおける対称性や応用例について議論したあと、KR ( Knowledge Representation) やIR ( Information Representation) 、推薦システムにどう応用するか紹介したいと思います。

Regulating Recommenders

推薦はデジタル社会におけるパワーエンジン。オンライン上の情報は、我々の注意を惹き、ビジネスを創造・破壊し、真偽とわず情報の流れをコントロールする。市場や社会における影響は強いため、当局の規制からは免れられない。近年欧州会議は推薦システムの潜在的なリスクや機会を取り扱う野心的な基準を表明している。Digital Services Act (ドラフト版)と Digital Markets Act は特に巨大なオンラインプラットフォームが運営する推薦システムに焦点をしぼるが、AI規制やData Governance Act など推薦システムの運用に関わるものは広範囲に存在する。このプレゼンでは、規制や規則を俯瞰し、推薦システムのデザインをどう形作ろうとしているか、振り返る。

Key notes from keys and notes: pianist perspectives on recommendation

推薦システムを、昔は技術屋さん、今はアーティストである立場から、クラシックの推薦・プロモーションをテーマに論じる。テーマは "What is worth promoting"

感想

オランダ、いきたかったなあ