为继续加强新兴学科与交叉学科平台建设，促进学术交流和科研合作，2021年12月20日上午，人工智能学院邀请了美国弗吉尼亚大学计算机系王宏宁副教授作学术报告。报告由人工智能学院院长常毅主持，学院党委书记张晓冰、副院长伍铁如、行政副院长韩小伟以及70余名教师和研究生代表参加了本次活动。
王宏宁以“驯服隐变量模型以实现推荐系统中的可解释性”为题，分享了团队利用回归树指导隐变量模型学习以实现可解释推荐方向所做的尝试。算法上，根据用户提供的评论信息内容递归地构建用户与推荐对象的回归树，并将隐变量直接关联到树上的每个节点来表示用户和推荐对象从而完成自动推荐。根据回归树的构建过程，能够通过查看回归树上每个隐变量的创建路径来对其产生的推荐进行解释。此外，他还分享了在基于多任务张量分解和生成式神经网络协同过滤模型的可解释性上的研究进展。
报告结束后，王宏宁与师生进行了深入交流，分析了构建可解释的推荐系统和解释现有的推荐系统两个可解释性方向的异同，阐述了目前推荐系统的可解释性在基准测试上的局限性，并分享了通过机制设计来激励推荐系统构建过程的尝试经验。
