KDD 2019主要獎項揭曉，中國軍團表現亮眼

今年的KDD采用的是雙盲評審，且著(zhù)重強調論文的“可復現性”。

剛剛，第25屆ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，國際數據挖掘與知識發(fā)現大會(huì )）最佳論文及三大競賽等主要獎項揭曉，康奈爾大學(xué)的華人博士Dong Kun獲得Research Track最佳論文，其余的如KDD CUP獎項則基本被中國包攬。

KDD，是數據挖掘領(lǐng)域國際最高級別的會(huì )議，從1995年至今已舉辦了二十余屆，每年的接受率都不超過(guò)20%。而和往年不同的是，今年的KDD采用的是雙盲評審，且著(zhù)重強調論文的“可復現性”，即論文之外還需額外提交內容展示可復現性，包括實(shí)驗方法、經(jīng)驗評估和結果等，甚至在論文中展現研究代碼和數據，所用的算法和資源。

相關(guān)數據統計顯示，今年的評審依舊分為研究（Research track）和應用（Applied track）兩大賽道，其中研究賽道共收到1179篇投稿，最終111篇被收錄為Oral論文，63篇被收為Poster論文，入選率僅14.8%，而去年這一賽道的入選率為20.7%。

應用賽道則收到700余篇投稿，其中45篇被接收錄為Oral論文，100篇被收為Poster論文，入選率為20.7%。

Dong Kun所獲得的便是研究賽道的最佳論文，題為“Network Density of States”，文中主要闡述了“利用研究凝聚態(tài)物理中狀態(tài)密度的方法來(lái)研究網(wǎng)絡(luò )中的譜密度”的研究方法，打開(kāi)了使用完整光譜信息作為大規模網(wǎng)絡(luò )分析工具的大門(mén)。

除此之外，中國軍團在KDD CUP 2019競賽中表現也尤為亮眼，包攬了大多數獎項。在常規機器學(xué)習競賽、自動(dòng)機器學(xué)習競賽、“Research for Humanity” 強化學(xué)習競賽三大賽道中，常規機器學(xué)習競賽分為兩大任務(wù)，其中螞蟻金服和上海微盟、趨勢科技、滴滴、北京郵電大學(xué)、華南理工大學(xué)、京東等拿下了任務(wù)1的冠亞軍；東南大學(xué)拿下了任務(wù)2的亞軍；而額外設立的PaddlePaddle特別獎則由中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲得。

自動(dòng)機器學(xué)習競賽中，深蘭科技和北京大學(xué)獲得冠軍，阿里巴巴則拿下了季軍；“Research for Humanity” 強化學(xué)習競賽中，中國臺灣國立成功大學(xué)獲得冠軍，清華大學(xué)、京東和北京航空航天大學(xué)獲得亞軍，季軍則由瓜子網(wǎng)收入囊中。

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