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KDD 2017奖项全公布,华人成最大赢家

发布时间:2019-07-09 08:38:35   编辑:移动互联网   阅读次数:

摘要:雷锋网注:本文由作者奕欣雷锋网,岑峰,张驰,三川合编。北京时间8月15日,为期两天的教程和研讨会之后,正式KDD2017今天下午开幕。开幕式上,大会StanMatwin的KDD2017总统向我们展示了一组数据:在KDD共有51个国家的1656年注册的参与者,是美国境外注册会话的数量最多,参与人数最多的五个国家如下:美国,中国,加拿大,印度和日本。本次会议共有1143篇踊跃投稿论文的好评,获得了15个学生奖学金。$ 30,000,分别为

雷锋网注:本文由作者奕欣雷锋网,岑峰,张驰,三川合编。

北京时间8月15日,为期两天的后教程和研讨会,KDD 2017年正式在今天下午开幕。

开放,KDD 2017年大会斯坦Matwin主席向我们展示了一组数据:在KDD共有51个国家的1656年登记的与会者,在美国以外的参与者在五个国家的第二大数量的最大招生的有:美国美国,中国,加拿大,印度和日本。本次会议共有1143篇踊跃投稿论文的好评,获得了15个学生奖学金。$ 30,000,均创下历史新高。KDD 2017获得54。$ 40,000个赞助支持,总额为第二有史以来最高。

包括一张详细名单如下:http:// WWW。KDD。组织/ kdd2017 /接受,论文

随后,大会斯坦Matwin KDD 2017年自治区主席埃Milios总统,被授予哈利法克斯市政厅哈利法克斯,大使奖。

大会费萨尔·法鲁克在他演讲的副总统,感谢组委会的48名成员和158名志愿者的辛勤工作。

ACM SIGKDD董事长裴施建波介绍SIGKDD组织,目前共有SIGKDD 1862年活跃的成员来自世界各地64个国家,拥有超过200万的资金$。裴石建波在号召大家积极投身SIGKDD会议,成为其中的一。

在这次会议上宣布的一系列数据KDD 2017:

审计KDD研究论文今年的类是748,总数包括130,包括64口,66片海报,就业率占8.6%和8.8%。

这些应用程序进行了审查390篇论文类,包括86,包括36口,50片海报,就业率占9.2%和12.6%。

在美国国家与人数最多(50%)和中国提交的文件(13%)。

纸是最热门的话题:时间序列数据(时间和时间序列数据),图形算法(图算法)。

所关心的地区特邀报告:数据,机器学习应用,智能系统和数据科学,管理和参考行为的科学认识。

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在随后的议程,KDD 2017公布了最佳论文和最佳学生论文奖,最佳应用论文奖和最佳论文奖(见下文有详细介绍)。

其次是KDD杯奖。阿里天池主办的KDD杯称为卷积队包揽前二场比赛,与来自美国代表团的评论,微软中国和航空航天大学成员。结果本场比赛,欢迎关注雷锋网(公开号:雷锋网)的后续报道。

然后在三个核心KDD奖今年授予奖项。2016雷锋网人工智能技术将今年的奖项和三个获奖者之一评论介绍一个,详见“KDD2016主要获奖者解密”。

在热烈的掌声中,最佳论文奖十年/经过时间考验的论文奖得主博士。和Thorsten Joachims,博士。杰出服务奖得主,科学技术教授杨强,KDD创新奖获得者,西蒙·弗雷泽大学,裴教授博士香港大学。剑,为了领奖。雷锋网已经这三个奖项,获奖者做了详细的介绍。

最后,裴剑波时要“模式挖掘反思与前瞻”(回顾与展望模式挖掘)向大会主题报告,他“啤酒和尿布”,讲的著名案例,分享了他的模式挖掘最新研究结果和经验。

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KDD三个奖项包括最佳论文和最佳学生论文奖(最佳论文和最佳学生论文奖)和最佳应用论文奖(应用数据科学最佳论文奖),博士学位论文奖(博士论文奖)。

最佳论文和最佳学生论文奖?

纸业:加快自主创新进行类比矿业

作者:汤姆·霍普,陈山聪,Aniket Kittur,Dafna先生Shahaf

摘要:大库(如美国专利数据库)的概念,可以为解决类似问题的人提供灵感,加快创新和发现。然而,发现在人类或自动化技术这些大而凌乱的资料库信息仍然是一个挑战。传统的解决方案具有高度的关系结构(如谓词演算表征),但非常稀疏和昂贵的数据库手动创建。更简单的机器学习/信息检索相似性度量可以被扩展到大规模自然语言的数据集,但它是难以解释的结构相似,它是类似于核心。本文探讨的可行性和学习的价值的简单结构特征,尤其是“问题模式”,它定义了产品的目的,以及机制来实现这一目的。纸张装订方法众包和CNN,以及用于提取矢量产品描述的目的机制指示。文件显示,这些载体可以学会找到比信息检索的传统的模拟方法更准确,更快速。在一个思想实验,类比模型检索能力提升的创新可能性。结果表明,学习和使用的弱结构特征是大规模计算类比的有效方法。

亚军论文:

多元时间序列数据为基础的协方差托普利茨逆聚类

作者:David Hallac,?萨加尔瓦尔,?斯蒂芬·博伊德,?朱尔·莱什科韦克

最佳应用论文奖

纸张:HinDroid:智能的Android恶意软件检测系统基于异构结构化信息网

作者:李艳芳叶师傅后,Yangqiu歌

摘要:随着Android的恶意软件的增长及其对用户的影响,Android的恶意软件检测的网络安全已经成为一个越来越重要的问题。Android的恶意软件变得越来越复杂,需要新的防护技术,保护用户免受威胁。本文以检测恶意软件的Android,我们不再仅仅是使用API调用,但它们之间的不同关系的进一步分析,并创建一个更高层次的语义,这使得攻击者难以避免被检测。我们将Android应用程序相关的API,并与异构信息网络(HIN)的结构,丰富的关系为代表。然后,我们使用语义相关路径元素为基础的方法来描述应用程序和API。我们使用的每一分钱路径制定类似的措施Android应用程序,并使用多内核相似的不同的学习聚合。然后由学习算法自动路径重为每个元素的预测。据我们所知,这是使用结构化HIN是Android的恶意软件检测的最佳方式。在从Comodo云安全中心收集实际样品是一个综合性的实验中,我们比较了多种恶意软件的检测方法。实验结果表明,我们已经开发HinDroid系统比其他Android恶意软件检测技术更好。HinDroid已被纳入该扫描工具科摩多移动安全产品。

亚军论文:

DeepSD:通过单幅图像的超分辨率生成高分辨率气候变化预测

作者:托马斯防暴,?埃文Kodra,?SANGRAM甘古利,?安德鲁米氏,?罗摩克里希纳Nemani,?Auroop [R甘古利

论文奖

最佳论文:算法和应用:主图的局部建模

作者:布莱恩Perozzi

摘要:对于地图中除了原有的连接信息相关联的节点属性,在现实中,他们面对的是日益规范化。社交网络是一个例子:双方恋爱关系,有兴趣和人口统计信息,如用户属性。一种网络到本发明的蛋白质相互作用之间的相互作用可能不仅有,还包括蛋白表达的一个层。该信息可以通过一个图形进行描述 - 这代表由表示它们之间的关系的节点的对象,与具有特征向量表示的属性的边缘相关联的节点。这个映象数据是通常在图称为一个属性。。本文重点介绍的特性图中可伸缩的算法和模型开发。这些数据可以被看作是两个分立的(边缘),和连续的(嵌入的节点之间的距离),我会从两个角度探讨这个问题。

具体来说,我将展示一个在线学习算法,采用最新技术来产生丰富的深度学习图嵌入的。我通过这种新方法编码多种社会关系,网络多标签分类和回归的结果也非常有价值。

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对于离散异常社区提出了一个地图,并表明我的本地算法来处理它们。对于导致图表的属性(如具有共同兴趣的用户的社交网络)诞生的社区,这些算法识别它们的子集。在本文中,可扩展性由图的所有方法确保有限的初始参数,如自我网络和截短的随机游动,它们集中于使用本地信息的每个顶点。此外,为了限制图变量的范围,使得我可以是并行处理的简单方法。这是必要的大型数据,如MapReduce和火花的手段来实现商品的处理 。这项研究的前景是非常广阔:包括数据挖掘,信息检索,用户画像,人口推断,在线广告和欺诈识别。

亚军论文:

用户行为建模与大型图形分析(作者:Alex布特尔)

矿为主的特大型多方位的数据:算法和应用(作者:埃Papalexakis)

荣誉奖论文:

计算镜头在大的社会和信息网(作者:董玉箫)

以上是开幕式上的全部内容,大会演讲的详细信息,敬请关注AI雷锋网络技术审查的后续报道。

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