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中国军团称霸KDD:清华北大中科大华为等榜上有名

时间:2019-08-15
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文/Ganming鱼羊栗子Anne One璞边政策

Qubit(ID: QbitAI)

另一场全球人工智能峰会将是中国吐司。

KDD是世界上最高级别的数据挖掘会议,今年在阿拉斯加举行。刚刚宣布了主要奖项和三项主要比赛。

今年,中国人脸色熠熠生辉。康奈尔大学中国医生董坤获得了研究方向,创业公司奖,KDD CUP三大活动的最佳论文,并基本上被中国公司接管。

详情如下:

第一年双盲审查,录取率为15%

KDD,国际数据挖掘和知识发现会议,全称:ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议,是数据挖掘领域的最高级别会议。

自1995年以来,KDD会议已连续举办了20多年。年接受率不超过20%。今年的录取率不到15%。

值得一提的是,今年也是KDD采用双盲审查的第一年。

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还分为研究跟踪和应用跟踪。

其中,根据公开新闻,KDD研究课程共收到1179份提交作品,其中111份被接受为口头论文,63份被接受为海报论文,选择率为14.8%。

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在申请轨道上收到700多篇论文,其中45篇作为口头论文收到,100篇作为海报论文收到,接收率为20.7%。

相比之下,KDD 2018研究轨道收到181,接收率为18.4%,申请轨道接受112,接收率为22.5%。

强调该论文可以复制

最重要的是,KDD在今年的发布通知中还强调了再现性,并规定这将是最佳的纸张选择资格。该论文需要提交其他内容以显示可再现的内容。

包括实验方法,经验评估和结果,还鼓励公开研究论文中的代码和数据,以尽可能完整地描述论文中使用的算法和资源。

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因此,2019年KDD也成为一个备受关注的话题。

查看特定团队已将哪些团队带走:

研究赛道上最好的论文

国家网络密度

该论文来自康奈尔大学。第一作者是董坤,博士。康奈尔大学应用数学专业,毕业于加州大学洛杉矶分校。

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其他作者包括康奈尔大学计算机科学助理教授Austin Reilley Benson和康奈尔大学计算机科学副教授David Bindel,他也是Dong Kun的博士生导师。

谱分析将图结构与相关矩阵的特征值和特征向量联系起来。许多光谱理论直接来自光谱几何,可微分流形由相关微分算子的光谱研究。然而,从光谱几何到光谱映射的转换主要集中在仅涉及少数极端特征值及其相关特征值的结果上。

与几何不同,通过光谱值(光谱密度)的整体分布对图形的研究主要限于简单的随机图模型。现实世界地图的内部仍然很难计算和解释,并且尚未被探索过。

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在本文中,作者深入研究了真实世界地图的光谱密度。我们借用了凝聚态物理中研究工具的能量密度,并增加了新的适应性来处理常见图形模式的光谱特征。如本文所示,通过计算单个计算节点上具有超过十亿个边缘的图的谱密度,所得到的方法是有效的。

除了提供视觉上引人注目的图形指纹外,本文还演示了谱密度估计如何推动许多常见中心度量的计算,并使用谱密度来估计有关图结构的有意义信息。推断了内在价值。

研究轨道上的第二篇论文

优化户外广告的印象数

这项研究解决了关于如何提供户外广告的最具成本效益的问题。作者来自皇家墨尔本理工学院,新加坡管理大学,武汉大学和华为。

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具体问题首先由团队提出,名为Impression Counts for Outdoor Advertising(ICOA)。

沿途有很多广告,但你可以给人留下一点印象,其中大部分都被遗忘了。因此,只要广告留下您的印象,就会达到许多广告客户的目的。研究是关于如何让更多人留下深刻印象。

由于移动互联网的发展,无论您使用什么交通方式,驾驶,骑摩托车或自行车,每次旅行的轨迹都可以记录下来,因此研究人员找到了旅行轨迹数据库T.除此之外,还有也是给定的广告牌数据库U和广告商的交付预算B.

有这么多广告牌和预算,人们走的路也是如此。在这些给定的情况下,如何提高留给人们的总印象,让钱花最多的价值?

这里有两个问题需要解决:

1.路人应多次看到每个广告;

2.如何放置广告牌,以便更多的路人能够在旅行轨迹上看到最佳数字。

先前的研究解决了第一个问题。它是一个sigmoid函数。随着广告数量的增加,留给路人的印象越来越深刻。反复重复后,它没用,只有副作用。

第二个问题,即广告牌分发问题,需要通过算法来解决。研究小组发现直接使用贪婪算法是不可行的。因此,提出了基于切线的算法来计算子模块功能。为了提高效率,设计了θ终止方法和渐进上限估计方法用于优化。

最后,研究小组在对纽约和洛杉矶两个城市的真实轨迹和广告牌数据集进行实验后验证了本研究中提出的方法。

在赛道上应用最好的论文

应用程序跟踪的最佳论文是“动作大声说话”,然后是“目标:重视足球中的球员动作”(动作优于目标:关注足球运动员的行为):

该论文的作者包括来自比利时鲁汶大学的Tom Decroos,来自SciSports的Lotte Bransean和Jesse Davis,以及来自比利时鲁汶大学的Jesse Davis。

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评估足球运动员个人表现对比赛结果的影响是球员招募过程的重点。但是,大多数传统指标在解决此任务时并不令人满意,因为它们要么关注单个镜头和目标行为,要么不考虑播放器进行特定操作的上下文。

本文主要介绍:(1)一种描述球场上各种球员运动的新语言,SPADL; (2)根据球员表现对比赛结果的影响评估球员运动的新框架,VAEP,考虑行动发生时的背景。

通过总结玩家的行动价值,他们可以量化他们对团队整体进攻和防守的贡献。

该研究的重点是考虑通常会被忽视的行动背景信息,研究团队使用这种方法收集2016/2017和2017/2018季节欧洲顶级活动中的大量用例。

0b01-iaxiufn3005725.jpg△梅西真的自足

在轨道上应用第二张纸

这项研究使用可穿戴设备来检测Apple领导的认知功能障碍(可能是痴呆症的前兆)。

从消费级多模态传感器流开发现实世界认知障碍

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可穿戴设备和移动计算设备现在无处不在,技术先进;加上欧洲传感器的多样性,这些进步提供了持续监测患者和监测其日常活动的潜力。

利用如此丰富的纵向信息,纵向信息可用于分析认知功能障碍的心理和行为特征,并提供新的和及时的轻度认知障碍(MCI)检测。办法。

MCI是正常认知和痴呆之间的状态。

该研究提出了一个平台,用于远程和非侵入性地监测与认知功能障碍相关的症状,仅依靠来自多个消费者机器的智能设备。

该团队展示了该平台如何在Lilly探索性数字评估研究中收集16TB数据,支持为期12周的可行性研究:监测31名认知功能障碍患者,82名无认知功能障碍和自由生活状态的患者。

研究人员还解释说,严格的数据统一,时间对齐和估算是如何处理现实中固有的数据缺乏,并最终表明这些数据是区分症状。扮演一个角色。

时间检查奖

今年的时间奖测试来自CMU和Nielsen BuzzMetrics。论文是:

网络中具有成本效益的爆发检测

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它被授予这个奖项是因为该论文于2007年首次出版12年,当时Cure的Jure Leskovec,Andreas Krause,Carlos Guestrin,Christos Faloutsos,Jeanne VanBriesen和Nielsen BuzzMetrics的Natalie Glance6因为这篇文章获得了最佳学生论文。

在本文中,研究人员已经证明,许多真实的爆发检测(如检测可能性,受影响人群的检测等)都具有“子模块”的特征。

研究人员使用子模块开发了一种称为CELF算法的高效算法,以优化贪心算法的效率。算法如下:

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结果表明,CELF算法可以扩展到更复杂的问题并接近最优位置,并且比简单的贪婪算法快700倍。

随后,他们继续在几个大的现实问题上测试CELF算法。使用美国环境保护署的配水网络模型和实时博客数据,获得的传感器位置可以证明接近最佳解决方案并提供最佳解决方案。不断得分。他们还证明了这种方法可以扩展到几个数量级的存储空间。

创业研究奖

ACM SIGKDD于2017年推出企业家研究奖,以鼓励早期创业公司参与数据科学领域。该奖项由创业研究奖委员会根据一系列竞争结果确定。

今天获奖的四家公司分别是:Arkive,deepair,Rayleigh Wisdom和Sky Eye。

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Arkive是一家使用机器学习技术来管理知识和经验的公司。该公司由两名中国人创立。

Deepair为旅行供应商提供基于AI的零售平台。

Relais Smart是一家提供工业预测维护,工业测试,无人监督的反欺诈和人工智能系统的公司。

Sky Eye在中国享有盛誉,是一家为客户提供企业大数据的公司。

角色奖

在KDD的开幕式上,小发猫Watson研究员Charu Aggarwal因其在数据挖掘方面的终身成就而获得SIGKDD创新奖。他还在这次会议上发表了三篇论文。

a1b9-iaxiufn3006165.jpg△Charu Aggarwal,来自小发猫官方网站的图片

Charu Aggarwal于1993年在坎普尔的印度理工学院获得学士学位,之后获得博士学位。从1996年开始在麻省理工学院工作。

他在数据挖掘领域开展了广泛的工作,特别关注数据流,隐私,不确定数据和社交网络分析。他出版了19本书,发表论文350多篇,申请或获得了80多项专利。他曾多次获得发明奖,并三次被任命为小发猫的发明者。

此外,小发猫Watson的Balaji Krishnapuram获得了KDD的服务奖,以奖励他对数据挖掘的杰出贡献。

它在2014年至2016年期间担任ACM SIGKDD主席,并于2015年担任小发猫Watson Health,为制药行业开发AI解决方案。

f703-iaxiufn3006249.jpg△Balaji Krishnapuram,Twitter用户Prithwish Chakraborty的图片

今年的学位论文奖由华盛顿大学的Tim Althoff颁发,二等奖是来自UIUC的中国学者张超。

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KDD CUP 2019

今年的KDD CUP有3首曲目:

定期机器学习比赛(常规ML赛道)

自动机器学习竞赛(Auto-ML Track)

“人文研究”强化学习竞赛(Humanity RL Track)

此次活动一直被称为“大数据世界杯”,竞争激烈。

KDD官方统计数据显示,来自39个国家的5000多人今年提交了17,000份申请。

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从最终结果来看,中国军团特别引人注目,赢得了大部分奖项。

首先,由百度赞助的常规机器学习竞赛分为两个任务。

任务1的冠军和亚军都来自中国。其中,冠军来自蚂蚁金融;参赛者来自上海威盟,趋势科技,滴滴川,北京邮电大学,华南理工大学,京东等单位。

任务2的冠军来自日本电信公司NTT DOCOMO,亚军来自东南大学。

此外,额外的PaddlePaddle特别奖将在中国科技大学度过。

接下来是由第四范式赞助的自动化机器学习竞赛。

冠军来自中国的申兰科技和北京大学;亚军来自新加坡国立大学;第三个来自阿里巴巴和佐治亚理工学院。

最后,“人文研究”强化学习竞赛由小发猫和海克斯康ML赞助。

冠军来自台湾国立成功大学;亚军来自清华大学,京东和北京航空航天大学,第三名来自种子。

比赛详情地址:

还有一件事

中国军团主导的论文和比赛不仅仅是论文和比赛。

就2019年KDD赞助商而言,中国的力量也特别突出。

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百度,腾讯,滴滴,阿里巴巴,Fast,浪潮和松鼠AI都出现在赞助商名单上。

因此,也有嘲笑。 AI是时候在中国举办了。毕竟,它更接近核心玩家,没有签证担心。

你说什么?

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