2022年1月16日上午10点，人工智能学院在腾讯会议开展“AI战疫行”主题活动之“AI行”朋辈论坛学术云沙龙系列活动第一场，本次活动邀请到华为技术有限公司诺亚方舟实验室何志成博士进行“深度序列推荐算法”主题分享，人工智能学院副院长张贤坤、双创中心主任王嫄、研究生辅导员宋绍玮出席本次活动，百余名学生线上参会。

何志成博士首先介绍了什么是推荐算法以及深度学习的三大应用：NLP(Natural Language Processing)、CV(Computer Vision)、推荐。紧接着，何博士对比了推荐算法与NLP和CV的主要研究差异：推荐算法缺少共享的底层符号表示、特征异质性、稀疏性、场景多样化、复杂化和样本噪声等。何博士通过具体的问题定义详细地讲解了推荐算法的一些应用场景，针对传统推荐模型的协同过滤、矩阵分解、逻辑回归等，何博士指出了这些模型存在的共同缺陷。

随后，何博士就特征记忆与特征语义的提取展开讲解，介绍了逻辑回归模型、Wide&Deep模型并对FM模型、DeepFM模型以及YoutubeDnn、DeepCross等特征交互模型进行介绍，指出了基于交互模型的组合爆炸、评价机制、筛选策略等主要问题。何博士表示，针对这些问题，可以通过AutoML模型进行优化。何博士还介绍了深度

推荐模型的发展趋势，他指出，随着特征交互瓶颈的出现，序列推荐模型也将开始发展。

何博士通过讲解用户行为建模和SASRec、DIN、DIEN、UBR4Rec等模型介绍了序列推荐模型；通过讲解DMT、DIPN模型介绍了多行为序列推荐模型。针对自监督序列推荐模型，何博士介绍了MISS模型。他还总结了当今深度序列推荐模型的发展趋势和未来走向，主要包括序列模型探索、单序列模型到多序列共同建模、其他模型/训练方式的引入等。

会议尾声，与会同学与何博士展开互动，针对同学们的问题何博士一一进行解答。

至此，人工智能学院“AI战疫行”主题活动之“AI行”朋辈论坛学术云沙龙系列活动第一场圆满结束，本次活动激发了同学们的学习热情，将引领学院全体研究生、本科生不断创新、奋勇向前，在科学研究、学科竞赛、实践项目等多领域取得更优秀的成果。

撰稿人：权文利 孔煜博 邓庆旭

摄影：邓庆旭

审稿人：宋绍玮 刘春擎