为活跃我院学术氛围，进一步拓宽我院教师专业认知领域。3月20日下午14：30，我院于教5-309开展“推荐系统及相关技术”主题讲座。本次讲座由院办高旭老师主持，马占国博士主讲，我院各系无授课教师参加此次讲座。
讲座伊始，高旭主任代表学院对马占国博士的到来表示热烈的欢迎。紧接着，马占国博士围绕系统概览这一概念进行了简单讲述。他以抖音的推荐系统为引，为大家讲解推荐系统的概览，剖析推荐系统对沟通消费者和生产者的桥梁作用以及推荐系统的应用。随后，他依“推荐算法及其数据处理”展开话题。他表示:“推荐算法及其数据处理”包括两种类型的协同过滤：基于物品和用户的协同过滤。同时，他以浅显易懂的方式，比较UserCF和LtemCF算法的不同，提出：逻辑回归应用了用户特征、物品特征以及场景特征。他还提到，推荐系统存在一定的数据依赖，需要用户侧和内容侧的各种标签，内容分析和用户标签挖掘是搭建推荐系统的基石，没有数据，就无法保证推荐效果足够人性化。推荐系统本质上要解决用户、环境和物品之间的匹配。例如：对于资讯类推荐，没有文本特征，推荐引擎就无法工作。
讲座尾声，马占国博士提及排序策略一概念，并对其进行详细的讲解，令在座教师深有所获。最后，在热烈的掌声中，本次讲座圆满结束。通过本次马占国博士的讲座指导，使我院教师团队对“推荐系统及相关技术”的应用有了进一步的认识，将有效提升我院教师的科学理论及教学实践水平，推动我院科研教学持续深入发展。
大数据学院办公室
2023年3月20日
