KDD 2019放榜,华人博士生喜提“最佳论文”,中国军团表现亮眼

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生成大数据摘要

作者:曹培新

ACM SIGKDD(国际数据挖掘和知识发现会议,简称KDD)是全球数据挖掘领域的最高级别学术会议。今年是25日,在美国阿拉斯加州的安克雷奇举行。

回顾去年的KDD会议,中国科学院和微软《小冰乐队》赢得了研究生最佳学生论文,而今年,百度拿着美元赞助了KDD杯的常规机器学习竞赛赛道(常规ML赛道)更多中国人也在会议上获奖和荣耀。

今年的KDD会议收到了58个国家和1,200个组织提交的7,900多篇论文,只接受了321篇论文。其中,Research Track共收到1179份意见书,其中111份被接纳为口头论文,63份被收到海报论文,接收率低于15%。

特别值得一提的是,今年的KDD会议还首次采用了双盲评审,并将该项目的“再现性”作为衡量的重要指标。如果无法达到此要求,将无法参加“最佳论文”。 “选择。更激烈的竞争和更高的要求使”最佳论文“更加激烈。

中文博士获得了研究项目“最佳论文”

研究项目“最佳论文”的获奖者是来自康奈尔大学的团队,其名称为“国家网络密度”,第一作者是博士。康奈尔大学应用数学系学生。

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其他作者包括计算机科学助理教授Austin R. Benson和记者应用数学教授David Bindel。

论文链接:

Research Track的第二篇论文的作者都是中国人,而Yipeng Zhang是博士。在墨尔本科技大学的计算机科学专业,是第一作者。其他作者包括同一所学校的讲师,新加坡管理大学的助理教授。武汉大学和华为研究员。

他们的主题是“优化户外广告的印象数”,研究方向是广告营销的效果计算。

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论文链接:

应用轨道的最佳论文是来自比利时鲁汶大学和SciSports的团队,其标题为“行动胜于目标:重视足球中的球员行动”。

“大数据”世界杯--KDD杯

这个KDD杯有三首曲目:

由百度赞助的常规机器学习竞赛轨道(常规ML轨道),奖金为美元;

自动机器学习竞赛轨道(自动ML轨道),由第四范式和ChaLearn和微软赞助,奖金为美元;

由小发猫,Oxford和hexagon-ml赞助的Human Research RL Track总奖金池为美元。

常规机器学习竞赛Track(常规ML Track)有两个问题。第一个问题是“推荐最合适的运输方式”。前三名球队如下:

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第二个问题是:“开放式研究/应用挑战”。比赛中的前三名球队如下:

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自动机器学习竞赛轨道(自动ML轨道)是一种AutoML解决方案,要求参与者为时间关系数据开发二进制分类问题。最后十个将被决定。第一支球队将获得美元奖金,第二名。美元,第三位是5,000美元,第四位到第十位是500美元。比赛结果如下:

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Humanity RL Track专注于疟疾传播和预防。具体而言,它要求参与者使用机器学习来解决模拟人群中控制疟疾传播,传播率和健康结果的问题。优化了各种干预措施的组合策略。

前三名球队是:

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其他奖项

第一个是非常重要的两人奖:

ACM SIGKDD创新奖颁发给小发猫Watson Institute的Charu Aggarwal,因为他在高维数据,隐私,数据流,不确定数据,图形,文本挖掘和社交网络方面做出了贡献。

获得小发猫Watson健康总监和杰出工程师Balaji Krishnapuram的ACM SIGKD服务奖因其通过开发机器学习产品以改善医疗保健而对社会的贡献而获得认可。

然后是经过时间考验的SIGKDD时间测试奖,该奖项授予了Christos Faloutsos,Natalie Glance,Carlos Guestrin,Andreas Krause,Jure Leskovec和Jeanne VanBriesen,他们在研究论文中发现了疾病爆发《Cost-Effective Outbreak Detention in Networks》该方法具有开创性,因此获奖。自KDD于2007年首次发布以来,该论文被1800多名同行引用。

启动研究奖授予Alang Liu(RealAI),Chao Liu(TianYanCha),Zhen Wei(Arkive)和Kartik Yellepeddi(Deepair)。

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学位论文奖

最佳论文:Tim Althoff(斯坦福大学),Jure Leskovec(斯坦福大学),题目:“人类福祉的数据科学”。

第二名:张超,伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校。

可以看出,今年的KDD大会,从赞助商,获奖创业公司,到Research Track,Applied Track和KDD Cup比赛,中国公司和中国人都有很高的参与度和很多奖项,中国在该领域数据,我们取得了很大进展。让我们希望明年的KDD会议能给我们带来更多的惊喜。

相关报道:

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生成大数据摘要

作者:曹培新

ACM SIGKDD(国际数据挖掘和知识发现会议,简称KDD)是全球数据挖掘领域的最高级别学术会议。今年是25日,在美国阿拉斯加州的安克雷奇举行。

回顾去年的KDD会议,中国科学院和微软《小冰乐队》赢得了研究生最佳学生论文,而今年,百度拿着美元赞助了KDD杯的常规机器学习竞赛赛道(常规ML赛道)更多中国人也在会议上获奖和荣耀。

今年的KDD会议收到了58个国家和1,200个组织提交的7,900多篇论文,只接受了321篇论文。其中,Research Track共收到1179份意见书,其中111份被接纳为口头论文,63份被收到海报论文,接收率低于15%。

特别值得一提的是,今年的KDD会议还首次采用了双盲评审,并将该项目的“再现性”作为衡量的重要指标。如果无法达到此要求,将无法参加“最佳论文”。 “选择。更激烈的竞争和更高的要求使”最佳论文“更加激烈。

中文博士获得了研究项目“最佳论文”

研究项目“最佳论文”的获奖者是来自康奈尔大学的团队,其名称为“国家网络密度”,第一作者是博士。康奈尔大学应用数学系学生。

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其他作者包括计算机科学助理教授Austin R. Benson和记者应用数学教授David Bindel。

论文链接:

Research Track的第二篇论文的作者都是中国人,而Yipeng Zhang是博士。在墨尔本科技大学的计算机科学专业,是第一作者。其他作者包括同一所学校的讲师,新加坡管理大学的助理教授。武汉大学和华为研究员。

他们的主题是“优化户外广告的印象数”,研究方向是广告营销的效果计算。

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论文链接:

应用轨道的最佳论文是来自比利时鲁汶大学和SciSports的团队,其标题为“行动胜于目标:重视足球中的球员行动”。

“大数据”世界杯--KDD杯

这个KDD杯有三首曲目:

由百度赞助的常规机器学习竞赛轨道(常规ML轨道),奖金为美元;

自动机器学习竞赛轨道(自动ML轨道),由第四范式和ChaLearn和微软赞助,奖金为美元;

由小发猫,Oxford和hexagon-ml赞助的Human Research RL Track总奖金池为美元。

常规机器学习竞赛Track(常规ML Track)有两个问题。第一个问题是“推荐最合适的运输方式”。前三名球队如下:

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第二个问题是:“开放式研究/应用挑战”。比赛中的前三名球队如下:

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自动机器学习竞赛轨道(自动ML轨道)是一种AutoML解决方案,要求参与者为时间关系数据开发二进制分类问题。最后十个将被决定。第一支球队将获得美元奖金,第二名。美元,第三位是5,000美元,第四位到第十位是500美元。比赛结果如下:

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Humanity RL Track专注于疟疾传播和预防。具体而言,它要求参与者使用机器学习来解决模拟人群中控制疟疾传播,传播率和健康结果的问题。优化了各种干预措施的组合策略。

前三名球队是:

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其他奖项

第一个是非常重要的两人奖:

ACM SIGKDD创新奖颁发给小发猫Watson Institute的Charu Aggarwal,因为他在高维数据,隐私,数据流,不确定数据,图形,文本挖掘和社交网络方面做出了贡献。

获得小发猫Watson健康总监和杰出工程师Balaji Krishnapuram的ACM SIGKD服务奖因其通过开发机器学习产品以改善医疗保健而对社会的贡献而获得认可。

然后是经过时间考验的SIGKDD时间测试奖,该奖项授予了Christos Faloutsos,Natalie Glance,Carlos Guestrin,Andreas Krause,Jure Leskovec和Jeanne VanBriesen,他们在研究论文中发现了疾病爆发《Cost-Effective Outbreak Detention in Networks》该方法具有开创性,因此获奖。自KDD于2007年首次发布以来,该论文被1800多名同行引用。

启动研究奖授予Alang Liu(RealAI),Chao Liu(TianYanCha),Zhen Wei(Arkive)和Kartik Yellepeddi(Deepair)。

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学位论文奖

最佳论文:Tim Althoff(斯坦福大学),Jure Leskovec(斯坦福大学),题目:“人类福祉的数据科学”。

第二名:张超,伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校。

可以看出,今年的KDD大会,从赞助商,获奖创业公司,到Research Track,Applied Track和KDD Cup比赛,中国公司和中国人都有很高的参与度和很多奖项,中国在该领域数据,我们取得了很大进展。让我们希望明年的KDD会议能给我们带来更多惊喜。

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