新研讨会助力将因果推理引入推荐系统
ACM推荐系统会议是推荐系统领域的顶级会议，其2022年会议将在西雅图举行。本次会议将举办一场为期两天的“CONSEQUENCES+REVEAL”研讨会。
传统的机器学习推荐方法倾向于将其视为预测任务：“用户喜欢该产品的概率是多少？” 近期，业界开始意识到这是一种短视的视角，系统应该做的是决策，而非仅仅是预测。这是一个重要的区别，因为决策会产生后果，我们提供的推荐会影响购物者的行为、卖家的曝光度、算法的未来训练数据等等。
如果我们想要理解机器学习模型决策所带来的（可能是意想不到的）后果，就需要借鉴因果推理的思想。学习和评估中典型的“如果……会怎样”类问题，需要一种建模反事实的方法。考虑因果因素可以促进从记录数据中进行有效、高效和公平的学习与评估。
“CONSEQUENCES”研讨会将邀请两位主讲嘉宾：一位是诺贝尔奖得主、学术先驱，另一位是在该领域的基础理论和应用方面拥有超过十年经验的工业研究巨头。
主讲嘉宾
- Guido Imbens：斯坦福大学商学院应用计量经济学教授、经济学教授，也是某中心的研究顾问。他于2021年因“对分析因果关系的方法论贡献”而共同获得诺贝尔经济学奖。
- Lihong Li：某中心高级首席科学家。他的主要研究兴趣是强化学习（包括上下文老虎机）以及人工智能的相关问题。他的工作已在推荐、广告、网络搜索和对话系统中得到应用。
研讨会组织者
“CONSEQUENCES+REVEAL”的组织者正在共同努力，实施一个充满精彩内容的新型研讨会形式。研讨会为期两天，基于主题划分议程。活动将包括所有被接受投稿的海报展示环节、精选投稿的口头报告，以及在开始时开设的研讨会内教程，用于介绍先进的概念和技术。
重要日期
- 投稿截止日期：2022年8月5日
- 作者通知日期：2022年8月27日
- 最终版提交截止日期：2022年9月10日
- CONSEQUENCES ‘22：2022年9月18–23日
- REVEAL ‘22：2022年9月18–23日
CONSEQUENCES 研讨会组织者 Olivier Jeunen，某中心 Thorsten Joachims，康奈尔大学信息科学与计算机科学系，及某中心 Yuta Saito，康奈尔大学计算机科学系 Harrie Oosterhuis，拉德堡德大学及推特 Flavian Vasile，Criteo
REVEAL 研讨会组织者 Paige Bailey，Anyscale Maria Dimakopoulou，Spotify Ying Li，Netflix Richard Liaw，Anyscale Yves Raimond，Netflix
