2020年12月10日上午，应计算机与信息学院邀请，微软亚洲研究院的谢幸研究员在翡翠科教楼A座902会议室做了题为“个性化新闻推荐的趋势和挑战”的学术报告，学院的相关老师和学生参加了此次学术活动。

谢幸研究员从新闻推荐的应用背景、新闻推荐的技术挑战以及新闻推荐的最新进展等方面做了深入浅出的介绍。谢研究员首先介绍了新闻推荐的应用背景，在线新闻阅读已经成为了信息获取的重要渠道，新闻推荐不仅提升用户的阅读体验，同时提高了新闻平台的收益。随后介绍了新闻推荐的技术挑战，新闻推荐存在新闻时效性和用户冷启动的问题，此外新闻推荐结果的多样性、社会性和可解释性也需要综合考量。为了应对这些挑战，谢研究员详细介绍了如何借助深度学习、自然语言理解、以及知识图谱等领域的最新进展来提升个性化新闻推荐的效果，包括基于多视角学习的新闻推荐来解决推荐多样性的问题，基于个性化注意力机制来解决用户和新闻个性化表示的问题。最后，谢研究员介绍了该团队发表的大规模新闻推荐数据集MIND，分享了微软推荐团队在社区开源上做出的工作。报告最后，在座师生就感兴趣的话题和实际研究中遇到的问题和谢研究员进行了探讨和学习。

谢幸博士于2001年7月加入微软亚洲研究院，现任首席研究员，中国科技大学兼职博士生导师，微软-中科大联合实验室主任，以及中国计算机学会普适计算专委会副主任。他1996年毕业于中国科技大学少年班，并于2001年在中国科技大学获得博士学位，师从陈国良院士。目前，他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开创新性的研究。他在国际会议和学术期刊上发表了300余篇学术论文，共被引用30000余次，H指数83，1999年获首届微软学者奖，2019年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文奖及中国计算机学会青竹奖，2020年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文荣誉奖，并曾在KDD、ICDM等顶级会议上获最佳论文奖。他被邀请在CCIR 2020, MDM 2019、HHME 2018、ASONAM 2017、Mobiquitous 2016、SocInfo 2015、W2GIS 2011等会议做大会主题报告，并长期担任顶级国际会议程序委员会领域主席等职位。他是ACM TSC, ACM TIST等杂志编委。他在2009年参与创立了ACM SIGSPATIAL中国分会，曾担任ACM UbiComp 2011、PCC 2012、IEEE UIC 2015、以及SMP 2017等会议程序委员会共同主席，并将担任ACM SIGSPATIAL 2021大会程序委员会共同主席。他是ACM和中国计算机学会杰出会员。