KDD 2019放榜，华人博士生喜提“最佳论文”，中国军团表现亮眼

大数据文摘出品

作者：曹培信

ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD），是全球数据挖掘领域的最高级别的学术会议，今年是第25届，在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。

回顾去年的KDD大会，中科大与微软合作的《小冰乐队》获得了Research Track最佳学生论文，而今年，百度带着45000美元去赞助了KDD Cup的常规机器学习竞赛Track（Regular ML Track），更多的华人也在会议上斩获奖项、绽放光彩。

今年的KDD大会共收到了58个国家和1200个组织提交的7900多篇论文，最终只有321篇论文被接收。其中Research track共收到1179篇投稿，有111篇被接收为oral论文，63篇被接收为poster 论文，接收率不到15%。

尤其今年KDD大会还第一次采用了双盲评审（Double Blind Review），并且将论文中项目的“可重现性”作为衡量的重要指标，无法实现这一要求的将无缘参加“最佳论文”的评选。更激烈的竞争和更高的要求都使得“最佳论文”的角逐更加激烈。

华人博士一作斩获Research Track “最佳论文”

获得Research Track“最佳论文”的是来自康奈尔的团队，他们论文的题目是 “Network Density of States”，第一作者是康奈尔大学应用数学专业博士生。

其他作者还包括计算机科学的助理教授Austin R. Benson和通讯作者应用数学系教授David Bindel。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/1905.09758.pdf

而Research Track第二名论文的作者则全是华人，来自墨尔本理工大学计算机科学专业的博士Yipeng Zhang为第一作者，其他作者还包括同校的一名讲师，新加坡管理大学的一名助理教授以及武汉大学和华为的研究人员。

他们的题目是“Optimizing Impression Counts for Outdoor Advertising”，研究的方向是广告营销的效应计算问题。

论文链接：

https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3292500.3330829

获得Applied Track最佳论文的是来自比利时鲁汶大学和SciSports公司一起合作的团队，论文的题目是“Actions Speak Louder than Goals: Valuing Player Actions in Soccer”。

“大数据”世界杯——KDD Cup

本次KDD Cup共有三个Track：

• 常规机器学习竞赛Track（常规ML Track），由百度赞助，奖金45000美元；
• 自动机器学习竞赛Track（自动ML Track），由第四范式和ChaLearn和微软赞助，奖金33500美元；
• “人类研究”强化学习竞赛Track（Humanity RL Track），由IBM，牛津和hexagon-ml赞助，奖金共25000美元。

常规机器学习竞赛Track（常规ML Track）一共有两个题目，第一题是“ Recommend the most appropriate transport mode”，前三名队伍如下：

第二题题目是：“Open research / application challenge”，比赛前三名队伍如下：

自动机器学习竞赛Track（自动ML Track）则是要求参赛者开发一个针对时态关系数据的二进制分类问题AutoML解决方案，最终决出前十名，第一名的队伍可获得15000美元奖金，第二名10000美元，第三名5000美元，第四到第十名500美元。比赛结果如下：

“人类研究”强化学习竞赛Track（Humanity RL Track）主要关注疟疾的传播和预防，具体而言，就是要求参赛人员用机器学习解决在模拟人口中将与控制疟疾传播、传播率和健康结果有关的各种干预措施的组合策略最优化。

获得前三名的队伍是：

其他奖项

首先是非常重要的两个人物奖：

创新奖（ACM SIGKDD Innovation Award），授予了IBM Watson研究院的Charu Aggarwal，他在高维数据、隐私、数据流、不确定数据、图表、文本挖掘和社交网络方面的研究贡献得到业界公认。

服务奖（ACM SIGKD Service Award），授予了IBM Watson Health总监、杰出工程师Balaji Krishnapuram，因其通过开发机器学习产品来改善医疗保健而对社会做出的贡献而受到表彰。

然后是经过时间检测的经典论文奖（SIGKDD Test of Time Award），授予了Christos Faloutsos, Natalie Glance, Carlos Guestrin, Andreas Krause, Jure Leskovec和Jeanne VanBriesen，他们在研究论文《Cost-Effective Outbreak Detention in Networks》中提出的疾病暴发检测方法具有开创性，因此获得该奖，自 KDD 2007年首次发表以来，该论文已被1800多篇同行引用。

初创公司奖（ Startup Research Awards），授予了Alang Liu (RealAI), Chao Liu (TianYanCha), Zhen Wei (Arkive)和Kartik Yellepeddi (Deepair) 。

Dissertation Awards

最佳Dissertation：Tim Althoff (Stanford)、Jure Leskovec (Stanford)，题目：“Data Science for Human Well-being”。

第二名：Chao Zhang, 伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校。

可以看到，这一届的KDD大会，无论从赞助商，获得奖项的初创企业，还是到Research Track、Applied Track以及KDD Cup比赛，中国企业和华人参与度很高，获得的奖项也很多，中国在数据领域领域已经取得了不小的发展，让我们期待明年的KDD大会能带给我们更多的惊喜。

相关报道：

https://finance.yahoo.com/news/kdd-2019-honors-top-data-120100479.html

https://www.kdd.org/kdd2019/