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数据科学界最重要的会议——ACM SIGKDD不可错过的知识发现与数据

归档日期:06-06       文本归类:知识发现      文章编辑:爱尚语录

  和往常一样,本届KDD同样有着丰富的实践背景,不仅包括了丰富的tutorials和各个领域的workshops,还有论文展示和主题演讲……

  数据科学界最重要的会议ACMSIGKDD(知识发现与数据挖掘会议)已经在伦敦召开了,将从8月19号持续到23号,来自相关领域的研究人员将在数据科学、人工智能、机器学习和数据挖掘以及大数据等相关主题进行深入的讨论和交流。

  本届KDD共接收论文293篇,包括了学术研究和应用数据科学两大方面。通过分析论文的标题我们发现,学习已经超过数据成为了更为重要的关键词,network成为了一种较为重要的研究手段。同时,预测、深度、图以及Embedding等也具有较大的影响。

  和往常一样,本届KDD同样有着丰富的实践背景,不仅包括了丰富的tutorials和各个领域的workshops,还有论文展示和主题演讲,以及精彩的demo show,遗憾不能亲临现场的朋友,就和我们一起远程领略一番吧!

  每次国际会议中的教程都有很多干货值得我们学习,KDD2018的教程主要分为两部分,包括了动手实践的教程和更为理论的会议教程。

  在动手学习中,tutorial提供了相关环境可以直接进行相关内容的实践,主要内容包括R,Python语言的使用、强化学习、特征抽取、大规模数据挖掘GPU与Python结合、Keras使用、推荐系统和自然语言处理等方面。同时为了更加便捷的进行学习,来自亚马逊、谷歌、微软、英伟达、Github等等机构的研究人员们将为与会人员准备好便捷的云服务,通过云或者jupyter就可以方便的接入进行实践。

  除此之外,conference tutorials提供了更为详细的理论学习,其内容覆盖了图论、 数据挖掘理论、行为分析、健康计算、网络结构、大规模计算、数据交互等方面,涵盖了目前学术界和工业界的新方法和技术。

  (目前多个tutorials相关资料已经开放下载,后台回复“kdd2018”下载)

  本次会议共接收了27个workshop,包括了数据挖掘、物联网、城市数据处理,社会组织行为、生物甚至量子计算等方面的内容。来自业界、学界和政府的研究人员们将讨论各种新想法新观点,为复杂的问题提出新的解决方案。

  Workshop on Urban Computing主要注重城市空间中多样性数据的获取、整合及分析,这些数据来源于丰富的传感器、各种设备、交通工具、楼宇和城市居民。基于这些数据来为城市面临的污染、拥堵、能耗等问题寻求有效的解决方案。它将传感器技术、先进的数据管理手段和分析模型结合起来,通过可视化的方法来呈现。城市计算将为城市带来更高的效率、更好的环境和更舒适的生活质量。

  同时Mining Urban Data Workshop也在致力于智慧城市的理解和创造。将机器学习算法与城市信息流结合起来改善并优化城市各方面的效率。

  时序数据是一类广泛存在于日常生活中的数据类型,在健康、交通、娱乐和金融方面都有着广泛的应用。随着物联网技术的发展和移动设备的增加,数据流成为了源源不断的测量信息。从远程传感器到可穿戴设备,数据的特征也越来越复杂。这一研讨会的目的在于对广泛存在的时序数据从算法、理论、统计等方面进行系统的研究,探索新的方法和手段来解决一系列问题,并应用于健康医疗、天气气候和交通能源等领域。

  艺术始终是科学最好的伙伴!这一workshop主要集中于探索如何将数据科学用于艺术图像的分析、处理和数据挖掘上,探索二维图像中的特征和风格。主要涵盖了如何从数字艺术中发掘知识、艺术图像的识别和分析,通过数据挖掘手段对数字艺术历史建立新的认识、对于艺术文化的可视化分析工具、数据融合以及利用计算机视觉的技术对艺术作品进行美学分析等等方面。

  除此之外还举办了生物信息学数据挖掘、直播平台数据挖掘、异常检测、物联网、新闻、时尚风格等等workshop,感兴趣的小伙伴可以在这里找到更多的内容:

  本次会议还包括了四场主题演讲和来自工业界的九场演讲。其中主题演讲来自学界四位著名的科学家:帝国理工David Hand、斯坦福大学Alvin E. Roth,牛津大学Yee Whye Teh和哥伦比亚大学Jeannette M. Wing。他们将在数据科学与金融应用、市场设计和计算市场、用于小数据问题的大数据学习以及数据科学的良性发展等方面分享自己的见解和研究。

  同时来自工业界的演讲将更多的集中于实际问题的讨论,来自亚马逊、微软、NetFlix、领英、Pinterest等等公司的数据科学家们将在算法软硬件、数据挖掘、隐私、电子商务、知识图谱、广告、娱乐等方面分享最新的技术进展和工作实践,为业界带来新的想法和启发。

  本次KDD还举办了健康和深度学习两个主题日活动。在健康主题日将举办病理、生物信息学、AI模型可解释性、深度学习健康和未来医疗数据知识发现方面的研讨会及教程。

  而深度学习主题日将深入讨论深度学习在数据科学中的应用、局限和未来。其目标是对目前深度学习的发展得到一个清晰、宽广的认识,包括图卷积核计算优化输运等最新的研究领域。还会有来自特斯拉、Deepmind和Salesforce的科学家带来主题演讲。

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