【KDD最佳论文出炉】BAT、华为谷歌论文排行榜,中国包揽KDDCUP

08-15 12:26 首页 新智元

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 来源:KDD 2017 官网


【新智元导读】2017 年的数据挖掘顶会 KDD 正式开幕,包括最佳论文在内的一系列奖项公布。今年 KDD,华人在接收论文里表现突出,尤其是第一作者。不仅如此,在接收的 200 多篇论文里,有 20 多篇来自中国大陆的高校和企业。而 KDD Cup 更是由中国团队包圆。下面新智元将为你拆解具体信息。


作为美国计算机学会 ACM 旗下数据挖掘和知识发现的专业组织,SIGKDD 每年都会主办 KDD 大会,是数据挖掘领域的最高学术会议,每年都吸引2000 多与会者,大部分来自产业界,学术论文的接收比例不超过 20%。



本届KDD应用数据科学领域受邀讲者Szilard Pafka在 Twitter 上分享了本届大会的论文接受数据:



研究Track共审阅了748篇论文,共接收130篇,其中口头展示64篇,海报展示66篇。数据科学应用Track 共审阅了390篇论文,共接收86篇,其中口头展示36篇,海报展示50篇。


新智元还统计了一些数字,根据 KDD 2017 官网列出的接收论文,可以看出每家公司发表的文章数量(论文中只要有一位作者来自某公司,包括其研究院,我们就算这家公司发表了 1 篇论文)


  • 谷歌 9 篇

  • Facebook 2 篇

  • 亚马逊 1 篇

  • 微软 9 篇

  • IBM 12 篇

  • 百度 2 篇(百度人才情报中心)

  • 阿里 5 篇

  • 华为 4 篇

  • 滴滴 2 篇



总的注册人数:1656人,来自全世界51个国家和地区。其中,美国注册人数最多,其次是中国,第三是加拿大。


本届会议得到的赞助也是有史以来第二高的。



ACM SIGKDD新一任主席、加拿大西蒙弗雷泽大学教授裴健获创新奖,他也在大会上发表了演讲。

 


大会最佳论文、最佳学生论文


根据裴健向新智元介绍,本届大会的一系列奖项也于昨天夜间公布,其中最佳论文&最佳学生论文归属:Accelerating Innovation Through Analogy Mining 


论文作者:Tom Hope (Hebrew University of Jerusalem);Joel Chan (Carnegie Mellon University);Aniket Kittur (Carnegie Mellon University);Dafna Shahaf (Hebrew University of Jerusalem)。



最佳应用论文:HinDroid: An Intelligent Android Malware Detection System Based on Structured Heterogeneous Information Network


Yanfang Ye (West Virginia University);Shifu Hou (West Virginia University);Yangqiu Song (West Virginia University)


博士论文奖


最佳论文:Local Modeling of Attributed Graphs: Algorithms and Applications

作者:Bryan Perozzi. State University of New York at Stony Brook,


Honorable Mention论文:Computational Lens on Big Social and Information Network 

作者:Yuxiao Dong,University of Notre Dame


下面是会议最佳论文的简介。


最佳论文&最佳学生论文:通过类比挖掘加速创新



摘要


将各种 idea 汇集到一起并归类整理的库(例如,美国专利数据库)可以向人提供解决类似问题的灵感,因而这种库能大幅加速创新和发现。然而,一直以来,在这些庞大而凌乱、反映现实世界概念的库中找到有用的类比,对于人类或自动化方法而言都个挑战。以前的方法包括,让人手动构建数据库(例如,谓词演算表示),这样做数据关系结构高,但是非常稀疏,而且成本很高。更简单的机器学习/信息检索相似性度量,虽然可以扩展到大规模的自然语言数据集,但很难解释结构相似性,而结构相似性正是类比的核心。在本文中,我们探讨学习更简单的结构表征的可行性和价值,特别是“问题模式”(problem schemas),其中规定了产品的目的以及实现该目的的机制。我们的方法结合众包和循环神经网络来提取产品描述中的目的和机制向量表示。我们证明,这些学习的向量使我们能够比传统的信息检索方法更高精度和更快地找到类比。在一个思想实验中,与传统方法检索得出的类比相比,我们模型检索得出的类比显著提升了让人产生创意的可能性。我们的研究结果表明,大规模计算类比或许是学习和利用较弱结构表示的一个有希望的方法。


地址:https://arxiv.org/pdf/1706.05585.pdf


最佳应用论文:HinDroid:基于结构化异构信息网络的智能安卓恶意软件检测系统



摘要


随着安卓恶意软件数量的爆炸性增长和对智能手机用户危害程度的恶化,安卓恶意软件检测在网络安全方面变得越来越重要。随着安卓恶意软件变得越来越复杂,我们需要新的防御技术去抵御这些新的、更加严峻的威胁。在本文中,我们不仅使用应用程序编程接口(API)调用来检测安卓恶意软件,还进一步分析它们之间的不同关系,创造了更高层次的语义,攻击者需要花更大的力气来逃避检测。我们将安卓应用程序(App),相关 API 以及它们之间丰富的关系表示为一个结构化的异构信息网络(HIN)。据我们了解,这是使用 HIN 检测安卓恶意软件的首个工作。我们使用来自 Comodo Cloud Security Center 的实际样本,比较了各种恶意软件检测方法。实验结果表明,我们开发的系统 HinDroid 优于其他替代安卓恶意软件检测技术。


地址:http://www.cse.ust.hk/~yqsong/papers/2017-KDD-HINDROID.pdf


KDD CUP 2017:阿里云组织,奖项由中国团队包圆


今年 KDD Cup 由阿里云组织,比赛名为“高速公路交通流量预测”,旨在为交通管理部门提供数据驱动的交通瓶颈解决方案。


2017 KDD Cup 共有来自世界各地的 3547 支队伍参加了比赛。来自中国的团队横扫 KDD Cup。获胜队伍名单如下:


任务1:行程时间预测


第一名:Convolution

成员:

Ke Hu,微软(中国),(leader)

Huan Chen,北京航空航天大学

Pan Huang,微软(中国)

Peng Yan,美团点评


第二名:好想有个队友

成员:Huang Yide,浙江大学


第三名:一个师的兵力(拼音:Yigeshidebingli)

成员:

Hengxing Cai,中山大学,广东省智能交通系统重点实验室(leader)

Runxing Zhong,北京航空航天大学

Chaohe Wang,西南交通大学,英特尔

Ruihuan Zhou,西南交通大学

Kejie Zhou,中国科学院大学

Hongyun Lee,中国科学院大学

Kele Xu,国防科技大学

Zhifeng Gao,北京大学

Renxin Zhong,中山大学,广东省智能交通系统重点实验室

Jiachen Luo,中山大学,广东省智能交通系统重点实验室

Yao Zhou,重庆邮电大学,腾讯

Ming Ding,北京中电普华信息技术有限公司

Lang Li,中国电信

Qiang Li,复旦大学

Da Li,北京航空航天大学

Nan Jiang,北京航空航天大学

Xu Cheng,中国移动

Shiwen Cui,哈尔滨工程大学

Hongfei Ye,上海交通大学

Jiawei Shen,Shanghai China-Cubee Information Technology Co. Ltd


任务2:交通容量预测


第一名:Convolution

成员:

Ke Hu,微软(中国),(leader)

Huan Chen,北京航空航天大学

Pan Huang,微软(中国)

Peng Yan,美团点评


第二名:Black-Swan

成员:

Yitian Chen,京东(leader)

Jie Zhou,华东师范大学

Jie Lin,南京理工大学

Hao Lin,腾讯

Yang Guo,京东


第三名:成交量遥遥领先

成员:

Suiqian Luo,瓜子网


KDD 赞助


看每届学术大会,都不能忘记赞助商。刚才前面也说了,本届 KDD 是有史以来赞助第二高的一届。而中国企业的参与,离不开关系。


钻石赞助商


铂金赞助商

金牌赞助商

银牌赞助商


铜牌赞助商

KDD Cup 及其他赞助商







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