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現大會）最佳論文及三大競賽等主要獎項揭曉，康奈爾大學的華人博士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，是數據挖掘領域國際最高級別的會議，從1995年至今已舉辦了二十余屆，每年的接受率都不超過20%。而和往年不同的是，今年的KDD采用的是雙盲評審，且著重強調論文的“可復現性”，即論文之外還需額外提交內容展示可復現性，包括實驗方法、經驗評估和結果等，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“利用研究凝聚態物理中狀態密度的方法來研究網絡中的譜密度”的研究方法，打開了使用完整光譜信息作為大規模網絡分析工具的大門。

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。在常規機器學習競賽、自動機器學習競賽、“Research for Humanity” 強化學習競賽三大賽道中，常規機器學習競賽分為兩大任務，其中螞蟻金服和上海微盟、趨勢科技、滴滴、北京郵電大學、華南理工大學、京東等拿下了任務1的冠亞軍；東南大學拿下了任務2的亞軍；而額外設立的PaddlePaddle特別獎則由中國科學技術大學獲得。

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

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