个人简介

    原发杰， 2021年初加入西湖大学工学院，担任助理教授，表征学习实验室PI。2018年底至2021年初就职于腾讯，任职机器学习算法研究员，主要从事推荐系统与机器学习相关方向研究与应用。2014年至2018年，由CSC资助，在英国格拉斯哥大学计算机系获哲学博士学位，并于2017-2018年期间由Jim Gatheral Travel Scholarship资助作为新加坡国立大学访问学者，巴塞罗那Telefonic Research研究实习。

学术成果

    原发杰攻读博士及腾讯工作期间主要从事机器学习相关的应用科学研究。发表论文30余篇，其中以第一作者/相同贡献在机器学习与数据挖掘相关顶会（UAI，SIGIR，WWW，WSDM，CIKM，ACL等）发表论文十余篇，曾获ICTAI2016最佳学生论文，腾讯工作期间提交并公开AI专利十余项，多项科研成果及专利等核心技术，如LambdaFM（CIKM2016），NextItNet（WSDM2019），PeterRec（SIGIR2020）被应用于大规模工业检索和推荐系统，具有较好的业界影响力。

代表论文（*相同贡献）

    1. F. Yuan, G. Zhang, A. Karatzoglou, X. He, J. Jose, B. Kong, Y. Li.  One Person, One Model, One World: Learning Continual User Representation without Forgetting. SIGIR, 2021.

    2. J. Wang*, F. Yuan*, J. Chen, Q. Wu, C. Li, M. Yang, Y. Sun, G. Zhang. StackRec: Efficient Training of Very Deep Sequential Recommender Models by Layer Stacking. SIGIR, 2021.

    3. M. Chen*, F. Yuan*, Q. Liu, S. Ge, Z. Li, R. Yu, D. Lian, S. Yuan, En, Chen.Learning Recommender Systems with Implicit Feedback via Soft Target Enhancement. SIGIR, 2021.

    4. L. Chen*, F. Yuan*, J. Yang, X. Ao, C. L, M, Yang. SkipRec: A User-Adaptive Layer Selection Framework for Very Deep Sequential Recommender Models. AAAI2021.

    5. F. Yuan, X. He, A. Karatzoglou, L. Zhang. Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling and Recommendation. SIGIR 2020.

    6. Y. Sun*, F. Yuan*, M. Yang, G. Wei, Z. Zhao, D, Liu. A Generic Network Compression Framework for Sequential Recommender Systems. SIGIR2020.

    7. F. Yuan, X. He, H.Jiang, G. Guo, J. Xiong, Z. Xu, Y. Xiong. Future Data Helps Training: Modelling Future Contexts for Session-based Recommendation. WWW2020.

    8. F. Yuan, A. Karatzoglou, I. Arapakis, J. Jose, X. He.  A Simple Convolutional Generative Network for Next Item Recommendation. WSDM2019. 

    9. F. Yuan,X. Xin, X. He, G. Guo, W.Zhang, T. Chua, J. Jose.  fBGD: Learning Embeddings From Positive Unlabeled Data with BGD. UAI2018

    10. X. Xin*, F. Yuan*, X. He, J. Jose. Batch IS NOT Heavy: Learning Word Representations From All Samples. ACL2018

    11. G. Guo*, SC.Ouyang*,F. Yuan*. Approximating Word Ranking and Negative Sampling for Word Embedding. IJCAI2019

    12. F. Yuan, G. Guo, J. Jose, L. Chen, H. Yu, W.Zhang.  BoostFM: Boosted Factorization Machines for top-N Feature-based Recommendation. ACM IUI2017

    13. F. Yuan, G. Guo, J. Jose, L. Chen, H. Yu, W.Zhang. LambdaFM: Learning Optimal Ranking with Factorization Machines Using Lambda Surrogates. CIKM2016

    14. F. Yuan, J. Jose, G. Guo, L. Chen, H. Yu, R. Alkhawaldeh. Joint Geo-Spatial Preference and Pairwise Ranking for Point-of-Interest Recommendation. ICTAI 2016 (Best Student Paper)

实验室岗位招聘

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