SIGIR 2022将于2022年7月11日至7月15日在西班牙馬德裡舉辦。伟德国际BETVlCTOR管仁初教授等的論文“Deployable and Continuable Meta-Learning-Based Recommender System with Fast User-Incremental Updates”被錄用。論文的第一作者為管仁初教授，第二作者為碩士生龐皓宇，通訊作者為豐小月副教授，作者還包括Fausto Giunchiglia教授和李熙銘副教授。
用戶冷啟動問題是個性化推薦系統的主要挑戰。由于缺乏足夠的交互，很難有效地對新用戶的偏好進行建模。這一問題的主要解決方案之一是通過元學習（主要是基于梯度的方法）獲得一個初始模型，然後通過任務自适應更新算法生成用戶特定模型。盡管這些方法取得了顯著的性能，但由于其複雜的任務預設、繁重的計算負擔以及無法執行有效的用戶增量更新，它們仍未達到實際可用的程度。論文提出了一種可部署可持續的元學習推薦算法（DCMR），該方法可以通過任務記憶重放和一階梯度下降實現穩定快速的用戶增量更新。具體來說，論文在DCMR框架中引入了雙約束任務采樣器、蒸餾損失和動态控制器，以平衡更新過程中模型的穩定性和可塑性。所提出的模型可以在為新用戶提供服務的同時持續進行自動更新；能夠從連續的用戶流中持續快速地學習，且過程中其推薦功能随時可用。所提模型在三個公開基準數據集得到的實驗結果說明了模型的優越性和廣泛适用性。
SIGIR是信息檢索與數據挖掘領域的著名國際會議，也是計算機學會所列數據庫/數據挖掘/内容檢索領域A類會議。本次會議共接收794篇提交長文，最終錄用161篇，錄用率為20%。
