機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

在 KDD 2021 線上開幕之前，多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)已正式公布。斯坦福博士 Aditya Grover 獲得了學(xué)位論文獎(jiǎng)，北航校友 Xia “Ben” Hu 獲得了新星獎(jiǎng)，字節(jié)跳動(dòng) AML 研究團(tuán)隊(duì) Chong Wang 的一篇 KDD 2011 論文獲得了時(shí)間檢驗(yàn)研究獎(jiǎng)。

近日，國際數(shù)據(jù)挖掘頂會(huì) KDD 2021 公布了多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)，包括數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀個(gè)人和研究團(tuán)隊(duì)，其中多位華人學(xué)者獲獎(jiǎng)。

今年的 KDD 大會(huì)將于太平洋標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間 8 月 14 日到 18 日以線上方式召開，議程將包括主題演講、專題小組、特邀報(bào)告、精選研究、workshop 等。

今年的 KDD 大會(huì)共計(jì)收到 1541 篇有效投稿，其中 238 篇論文被接收，接收率為 15.4%，相比去年的接收率 16.9% 有所下降。

獎(jiǎng)項(xiàng)公布詳情如下：

創(chuàng)新獎(jiǎng)

創(chuàng)新獎(jiǎng)是 KDD 大會(huì)中頗具分量的獎(jiǎng)項(xiàng)，旨在表彰在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域做出杰出技術(shù)貢獻(xiàn)的研究者，這些貢獻(xiàn)對(duì)促進(jìn)理論和 / 或商業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展產(chǎn)生了持久的影響。它是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最高技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)，獲獎(jiǎng)?wù)咄ǔ槟骋活I(lǐng)域的學(xué)術(shù)領(lǐng)袖。

獲得 KDD 2021 創(chuàng)新獎(jiǎng)的是微軟公司的 Johannes Gehrke 博士，獲獎(jiǎng)理由為「他在新的數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)隱私方面的杰出貢獻(xiàn)」。

Johannes Gehrke 是 Redmond 的技術(shù)研究員和研究總監(jiān)，也是智能通信和對(duì)話云 (IC3) 的首席技術(shù)官和機(jī)器學(xué)習(xí)主管，IC3 為微軟團(tuán)隊(duì)提供支持。直到 2020 年 6 月，Johannes Gehrke 一直領(lǐng)導(dǎo) IC3 的架構(gòu)工作和機(jī)器學(xué)習(xí)工作。他的研究興趣在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，曾獲得美國國家科學(xué)基金會(huì)職業(yè)獎(jiǎng)、斯隆獎(jiǎng)、洪堡研究獎(jiǎng)、2011 年 IEEE 計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)技術(shù)成就獎(jiǎng)。

服務(wù)獎(jiǎng)

SIGKDD 服務(wù)獎(jiǎng)旨在表彰在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域提供杰出服務(wù)的個(gè)人或團(tuán)隊(duì)，包括專業(yè)協(xié)會(huì)和會(huì)議的運(yùn)營、學(xué)生和專業(yè)人士的教育、資助研發(fā)活動(dòng)等專業(yè)服務(wù)。

KDD 2021 服務(wù)獎(jiǎng)的獲得者為領(lǐng)英的俞詩鵬博士。俞詩鵬在北京大學(xué)取得學(xué)士和碩士學(xué)位，后在慕尼黑大學(xué)獲得博士學(xué)位。目前，俞詩鵬領(lǐng)導(dǎo)領(lǐng)英的 Communications AI 團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)以人工智能引擎推動(dòng)領(lǐng)英用戶參與度的增長(zhǎng)和用戶留存率。

俞詩鵬曾擔(dān)任 2017 年 KDD 的總主席，目前是 SIGKDD 的贊助總監(jiān)，負(fù)責(zé)監(jiān)督 KDD 年度會(huì)議和其他數(shù)據(jù)挖掘社區(qū)活動(dòng)的贊助工作。

學(xué)位論文獎(jiǎng)

ACM SIGKDD 學(xué)位論文獎(jiǎng)旨在表彰數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域優(yōu)秀畢業(yè)生的杰出工作。

Aditya Grover 是斯坦福大學(xué)的博士畢業(yè)生（2020 年畢業(yè)。他的博士論文《Learning to Represent and Reason Under Limited Supervision》獲得 KDD 2021 學(xué)位論文獎(jiǎng)。

論文地址：https://stacks.stanford.edu/file/druid:jv138zg1058/Thesis-augmented.pdf

自然智能體，例如人類，擅長(zhǎng)構(gòu)建世界的表征并使用它們來有效地進(jìn)行推理和做出決策。并且即使是在監(jiān)督非常受限的環(huán)境下，人們也能具備這種高級(jí)推理能力。與此形成鮮明對(duì)比的是，基于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的人工智能的目前最主要的成功是在能夠訪問大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集或模擬器的條件下（例如目標(biāo)識(shí)別和游戲）。該論文的研究重點(diǎn)是概率建模框架，旨在縮小自然智能體和人工智能體之間的差距，從而在監(jiān)督受限的場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)有效推理。

該論文由三部分組成。首先，該論文正式為學(xué)習(xí)概率生成模型奠定了基礎(chǔ)。該研究的目標(biāo)是模擬任何可用數(shù)據(jù)，從而即使在監(jiān)督有限的環(huán)境中也能提供自然的學(xué)習(xí)目標(biāo)。該研究探討了使用一些模型進(jìn)行高維學(xué)習(xí)和推理的各種權(quán)衡，包括學(xué)習(xí)目標(biāo)的具體選擇、優(yōu)化程序和參數(shù)模型族。基于這些見解，研究者提出了新算法來提高 SOTA 模型的性能，并在大型未策劃和未標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)減少它們的偏置。其次，該研究擴(kuò)展這些模型來學(xué)習(xí)關(guān)系數(shù)據(jù)的特征表征。學(xué)習(xí)這些表征是無監(jiān)督的，該研究展示了它們?cè)诜诸惡托蛄袥Q策任務(wù)中的效用。最后，該研究展示了這些模型在加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的兩個(gè)實(shí)際應(yīng)用：

學(xué)習(xí)壓縮感知的數(shù)據(jù)相關(guān)先驗(yàn)；

優(yōu)化電池充電的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

該研究使得 ML 系統(tǒng)能夠克服現(xiàn)實(shí)世界中高維推理和決策問題的關(guān)鍵監(jiān)督瓶頸。

Aditya Grover 現(xiàn)任 Facebook AI Research 的 Core ML 團(tuán)隊(duì)的研究科學(xué)家。他還與加州大學(xué)伯克利分校的 Pieter Abbeel 合作，擔(dān)任訪問博士后研究員。今年秋季，他將加入加州大學(xué)洛杉磯分校，擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授。Aditya 的研究圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行概率建模、無監(jiān)督表示學(xué)習(xí)和序列決策，并在物理科學(xué)和氣候變化的交叉點(diǎn)上應(yīng)用。

學(xué)位論文獎(jiǎng)亞軍

獲得學(xué)位論文獎(jiǎng)亞軍的是來自加州大學(xué)的 Shweta Jain，獲獎(jiǎng)?wù)撐氖恰禖ounting Cliques in Real-World Graphs》。

論文地址：https://escholarship.org/content/qt8m61g6b6/qt8m61g6b6.pdf?t=q9lka1&v=lg

團(tuán)（clique）是網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中的重要結(jié)構(gòu)，已被用于許多應(yīng)用程序，包括垃圾郵件檢測(cè)、圖形分析、圖形建模、社區(qū)檢測(cè)等。由于組合爆炸，在具有數(shù)百萬個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊的圖中獲取 k-clique 的數(shù)量是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。本質(zhì)上，隨著 k 的增加，k-clique 的數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，并且不知道如何在不枚舉的情況下計(jì)算它們。大多數(shù)現(xiàn)有方法無法計(jì)算 k > 5 的 k-clique。

完成全局 k-clique 計(jì)數(shù)具有挑戰(zhàn)性，獲取每個(gè)邊或頂點(diǎn)所屬 k-clique 的數(shù)量（稱為局部 k-clique 計(jì)數(shù)）更是如此。在該研究中，研究者提出了一組新方法來有效計(jì)算大型圖中 k-clique 的數(shù)量，這些方法在實(shí)踐和理論上都改進(jìn)了現(xiàn)有技術(shù)。

該研究提出的第一種方法是一種稱為 TuránShadow 的隨機(jī)算法，它使用極值組合學(xué)的知識(shí)來估計(jì) k ≤ 10 的 k-clique 計(jì)數(shù)，比 SOTA 方法更快、更準(zhǔn)確幾個(gè)數(shù)量級(jí)。該研究進(jìn)一步使用這團(tuán)的計(jì)數(shù)機(jī)制來計(jì)算 near-clique——缺少一些邊的團(tuán)。研究者在一個(gè)應(yīng)用程序中展示了如何超越邊并結(jié)合高階結(jié)構(gòu)（如 k-clique）的信息產(chǎn)生比現(xiàn)有方法更具人類可讀性的圖形可視化。

該研究提出的第二種方法叫 Pivoter，該方法能夠?qū)λ?k 值的所有全局和局部 k-clique 進(jìn)行計(jì)數(shù)，其時(shí)間是所有其他方法（包括并行計(jì)算方法和近似方法）所用時(shí)間的一小部分。此外，它將 clique 計(jì)數(shù)的最壞情況運(yùn)行時(shí)間從 O(2n ) 提高到 O(3n/3 )，并證明確實(shí)可以在不枚舉的情況下對(duì) clique 進(jìn)行計(jì)數(shù)。

值得一提的是，該方法使用一種稱為 pivoting 的經(jīng)典方法，大大減少了團(tuán)的搜索空間。使用該算法，該研究首次實(shí)現(xiàn)了獲取之前無法進(jìn)行團(tuán)計(jì)數(shù)的幾個(gè)圖的 k-clique 計(jì)數(shù)。隨著數(shù)據(jù)的增加，挑戰(zhàn)也將隨之增加。研究者在論文中強(qiáng)調(diào)了某些未解決的問題和未來的探索方向，以使團(tuán)計(jì)數(shù)在現(xiàn)實(shí)世界的大型圖形上更易于實(shí)現(xiàn)。

Shweta Jain 是伊利諾伊大學(xué)厄巴納 - 香檳分校的博士后研究員，與 Hanghang Tong 教授一起工作。她在加利福尼亞大學(xué)圣克魯茲分校獲得了計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，導(dǎo)師為 Seshadhri Comandur 教授。Shweta Jain 的研究興趣在于隨機(jī)化和近似算法、組合優(yōu)化、圖挖掘和海量數(shù)據(jù)的算法。

榮譽(yù)提名

今年的學(xué)位論文獎(jiǎng)還有一位榮譽(yù)提名，來自帕多瓦大學(xué)的 Leonardo Pellegrain 獲得了這份榮譽(yù)，提名論文是《Rigorous and Efficient Algorithms for Significant and Approximate Pattern Mining》。

論文地址：http://www.dei.unipd.it/~pellegri/thesis/leonardo_pellegrina_tesi.pdf

Leonardo 是帕多瓦大學(xué)信息工程系的博士后研究員。他的研究致力于為數(shù)據(jù)中的知識(shí)和模式發(fā)現(xiàn)提供新穎高效的、統(tǒng)計(jì)上可靠的算法。

新星獎(jiǎng)

新星獎(jiǎng)旨在獎(jiǎng)勵(lì)博士畢業(yè)五年內(nèi)取得突出成果的研究者，今年的獲獎(jiǎng)?wù)邽槿R斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授、北航校友 Xia “Ben” Hu。

Xia “Ben” Hu（胡俠）在北京航空航天大學(xué)獲得了學(xué)士和碩士學(xué)位，目前已經(jīng)在多個(gè)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表了超過 100 篇論文，包括 NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、IJCAI、AAAI 等。其團(tuán)隊(duì) AutoKeras 開發(fā)的開源軟件包已經(jīng)成為 Github 上使用最多的自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) (擁有 8000 多星標(biāo)和 1000 個(gè)分支)。此外，他在深度協(xié)同過濾、異常檢測(cè)和知識(shí)圖表方面的工作分別被收錄到 TensorFlow 包、蘋果生產(chǎn)系統(tǒng)和必應(yīng)生產(chǎn)系統(tǒng)中。Xia Hu 的論文獲得了 WWW、 WSDM 和 ICDM 等頒發(fā)的最佳論文(候選人) 獎(jiǎng)，同時(shí)他也是美國國家科學(xué)基金會(huì)職業(yè)獎(jiǎng)的獲得者。

除此之外，KDD 也同時(shí)公布了時(shí)間檢驗(yàn)研究獎(jiǎng)（Test of Time Award for Research）和時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)（Test of Time Award for Applied Science）。

時(shí)間檢驗(yàn)研究獎(jiǎng)

SIGKDD 時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)旨在表彰過去十年對(duì)數(shù)據(jù)挖掘研究社區(qū)產(chǎn)生重大影響且目前仍被引作新研究分支基礎(chǔ)的 KDD 大會(huì)杰出論文。今年的時(shí)間檢驗(yàn)研究獎(jiǎng)?lì)C給了一篇主題為推薦的論文，是 Chong Wang、David M. Blei 合著的《Collaborative topic modeling for recommending scientific articles(KDD 2011)》。

Chong Wang 在普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系獲得了博士學(xué)位，曾在谷歌任職研究科學(xué)家。目前，他在字節(jié)跳動(dòng)擔(dān)任應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí) (AML) 研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，該團(tuán)隊(duì)致力于將基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)研究在 Tik Tok、抖音產(chǎn)品中的應(yīng)用。

時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)

SIGKDD 時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)旨在表彰在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中產(chǎn)生真正影響的數(shù)據(jù)科學(xué)研究工作。今年的時(shí)間檢驗(yàn)應(yīng)用科學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了谷歌關(guān)于實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)的一篇經(jīng)典論文，是 Diane Tang、Ashish Agarwal、Deirdre O’Brien、Mike Meyer 合著的《Overlapping experiment infrastructure: more, better, faster experimentation(KDD 2010)》。

論文地址：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36500.pdf

參考鏈接：https://kdd.org/kdd2021/files/sponsors/KDD_2021_awards.pdf

NVIDIA對(duì)話式AI開發(fā)工具NeMo的應(yīng)用

開源工具包 NeMo 是一個(gè)集成自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）、自然語言處理（NLP）和語音合成（TTS）的對(duì)話式 AI 工具包，便于開發(fā)者開箱即用，僅用幾行代碼便可以方便快速的完成對(duì)話式 AI 場(chǎng)景中的相關(guān)任務(wù)。

8月12日開始，英偉達(dá)專家將帶來三期直播分享，通過理論解讀和實(shí)戰(zhàn)演示，展示如何使用 NeMo 快速完成文本分類任務(wù)、快速構(gòu)建智能問答系統(tǒng)、構(gòu)建智能對(duì)話機(jī)器人。

直播鏈接：https://jmq.h5.xeknow.com/s/how4w（點(diǎn)擊閱讀原文直達(dá)）

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原標(biāo)題：《KDD 2021多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)出爐：斯坦福博士摘得學(xué)位論文獎(jiǎng)，北航校友胡俠獲新星獎(jiǎng)》

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