3月18日晚，北京信息科学与技术国家研究中心系列交叉论坛（第二十一期）通过线上会议和直播的形式举办，本次论坛邀请了ACM/IEEE Fellow 、美国伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系特聘教授Philip S. Yu作题为“On Recommendations via Deep and Broad Learning”的报告。清华大学信息学院院长、信息国家研究中心主任戴琼海院士主持论坛。信息国家研究中心扩大会成员、团队负责人以及校内外师生140余人通过腾讯会议在线参加论坛，累计约27万人次通过IT大咖说、新浪、百度等直播平台在线观看。

Philip S. Yu教授作学术报告

近几年，随着电子商务如火如荼的发展，推荐系统作为其重要工具，在帮助客户提供他们可能感兴趣的产品或服务方面发挥着关键作用。本次论坛报告，Philip S. Yu教授介绍了不同种类的异构信息源，以及应用深度和广泛的学习来提高推荐系统的有效性方法。

在提问交流环节，Philip S. Yu教授同与会人员就可解释性能从什么角度解决、如何处理个人隐私和信息安全，以及未来的推荐系统发展是否会和心理学、行为经济学等交叉学科结合的问题进行了深入交流与探讨。