KDD：BAT、華為谷歌論文排行榜，中國包攬KDD CUP

中國大陸論文佔了總接收論文的 10%左右，KDD Cup 更是由中國團隊包攬

新智元 KDD 專題

來源：KDD 2017 官網

【新智元導讀】2017 年的數據挖掘頂會 KDD 正式開幕，包括最佳論文在內的一系列獎項公布。今年 KDD，華人在接收論文里表現突出，尤其是第一作者。不僅如此，在接收的 200 多篇論文里，有 20 多篇來自中國大陸的高校和企業。而 KDD Cup 更是由中國團隊包圓。下面新智元將為你拆解具體信息。

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作為美國計算機學會 ACM 旗下數據挖掘和知識發現的專業組織，SIGKDD 每年都會主辦 KDD 大會，是數據挖掘領域的最高學術會議，每年都吸引2000 多與會者，大部分來自產業界，學術論文的接收比例不超過 20%。

本屆KDD應用數據科學領域受邀講者Szilard Pafka在 Twitter 上分享了本屆大會的論文接受數據：

研究Track共審閱了748篇論文，共接收130篇，其中口頭展示64篇，海報展示66篇。數據科學應用Track 共審閱了390篇論文，共接收86篇，其中口頭展示36篇，海報展示50篇。

新智元還統計了一些數字，根據 KDD 2017 官網列出的接收論文，可以看出每家公司發表的文章數量（論文中只要有一位作者來自某公司，包括其研究院，我們就算這家公司發表了 1 篇論文）：

谷歌 9 篇

Facebook 2 篇

亞馬遜 1 篇

微軟 9 篇

IBM 12 篇

百度 2 篇（百度人才情報中心）

阿里 5 篇

華為 4 篇

滴滴 2 篇

總的註冊人數：1656人，來自全世界51個國家和地區。其中，美國註冊人數最多，其次是中國，第三是加拿大。

本屆會議得到的贊助也是有史以來第二高的。

ACM SIGKDD新一任主席、加拿大西蒙弗雷澤大學教授裴健獲創新獎，他也在大會上發表了演講。

大會最佳論文、最佳學生論文

根據裴健向新智元介紹，本屆大會的一系列獎項也於昨天夜間公布，其中最佳論文&最佳學生論文歸屬：Accelerating Innovation Through Analogy Mining。

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

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

博士論文獎

最佳論文：Local Modeling of Attributed Graphs: Algorithms and Applications

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

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

作者：Yuxiao Dong，University of Notre Dame

下面是會議最佳論文的簡介。

最佳論文&最佳學生論文：通過類比挖掘加速創新

摘要

將各種 idea 彙集到一起並歸類整理的庫（例如，美國專利資料庫）可以向人提供解決類似問題的靈感，因而這種庫能大幅加速創新和發現。然而，一直以來，在這些龐大而凌亂、反映現實世界概念的庫中找到有用的類比，對於人類或自動化方法而言都個挑戰。以前的方法包括，讓人手動構建資料庫（例如，謂詞演算表示），這樣做數據關係結構高，但是非常稀疏，而且成本很高。更簡單的機器學習/信息檢索相似性度量，雖然可以擴展到大規模的自然語言數據集，但很難解釋結構相似性，而結構相似性正是類比的核心。在本文中，我們探討學習更簡單的結構表徵的可行性和價值，特別是「問題模式」（problem schemas），其中規定了產品的目的以及實現該目的的機制。我們的方法結合眾包和循環神經網路來提取產品描述中的目的和機制向量表示。我們證明，這些學習的向量使我們能夠比傳統的信息檢索方法更高精度和更快地找到類比。在一個思想實驗中，與傳統方法檢索得出的類比相比，我們模型檢索得出的類比顯著提升了讓人產生創意的可能性。我們的研究結果表明，大規模計算類比或許是學習和利用較弱結構表示的一個有希望的方法。

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

最佳應用論文：HinDroid：基於結構化異構信息網路的智能安卓惡意軟體檢測系統

摘要

隨著安卓惡意軟體數量的爆炸性增長和對智能手機用戶危害程度的惡化，安卓惡意軟體檢測在網路安全方面變得越來越重要。隨著安卓惡意軟體變得越來越複雜，我們需要新的防禦技術去抵禦這些新的、更加嚴峻的威脅。在本文中，我們不僅使用應用程序編程介面（API）調用來檢測安卓惡意軟體，還進一步分析它們之間的不同關係，創造了更高層次的語義，攻擊者需要花更大的力氣來逃避檢測。我們將安卓應用程序（App），相關 API 以及它們之間豐富的關係表示為一個結構化的異構信息網路（HIN）。據我們了解，這是使用 HIN 檢測安卓惡意軟體的首個工作。我們使用來自 Comodo Cloud Security Center 的實際樣本，比較了各種惡意軟體檢測方法。實驗結果表明，我們開發的系統 HinDroid 優於其他替代安卓惡意軟體檢測技術。

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

KDD CUP 2017：阿里雲組織，獎項由中國團隊包圓

今年 KDD Cup 由阿里雲組織，比賽名為「高速公路交通流量預測」，旨在為交通管理部門提供數據驅動的交通瓶頸解決方案。

2017 KDD Cup 共有來自世界各地的 3547 支隊伍參加了比賽。來自中國的團隊橫掃 KDD Cup。獲勝隊伍名單如下：

任務1：行程時間預測

第一名：Convolution

成員：

Ke Hu，微軟（中國），(leader)

Huan Chen，北京航空航天大學

Pan Huang，微軟（中國）

Peng Yan，美團點評

第二名：好想有個隊友

成員：Huang Yide，浙江大學

第三名：一個師的兵力（拼音：Yigeshidebingli）

成員：

Hengxing Cai，中山大學，廣東省智能交通系統重點實驗室（leader）

Runxing Zhong，北京航空航天大學

Chaohe Wang，西南交通大學，英特爾

Ruihuan Zhou，西南交通大學

Kejie Zhou，中國科學院大學

Hongyun Lee，中國科學院大學

Kele Xu，國防科技大學

Zhifeng Gao，北京大學

Renxin Zhong，中山大學，廣東省智能交通系統重點實驗室

Jiachen Luo，中山大學，廣東省智能交通系統重點實驗室

Yao Zhou，重慶郵電大學，騰訊

Ming Ding，北京中電普華信息技術有限公司

Lang Li，中國電信

Qiang Li，復旦大學

Da Li，北京航空航天大學

Nan Jiang，北京航空航天大學

Xu Cheng，中國移動

Shiwen Cui，哈爾濱工程大學

Hongfei Ye，上海交通大學

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

任務2：交通容量預測

第一名：Convolution

成員：

Ke Hu，微軟（中國），(leader)

Huan Chen，北京航空航天大學

Pan Huang，微軟（中國）

Peng Yan，美團點評

第二名：Black-Swan

成員：

Yitian Chen，京東（leader）

Jie Zhou，華東師範大學

Jie Lin，南京理工大學

Hao Lin，騰訊

Yang Guo，京東

第三名：成交量遙遙領先

成員：

Suiqian Luo，瓜子網

KDD 贊助

看每屆學術大會，都不能忘記贊助商。剛才前面也說了，本屆 KDD 是有史以來贊助第二高的一屆。而中國企業的參與，離不開關係。

鑽石贊助商

鉑金贊助商

金牌贊助商

銀牌贊助商

銅牌贊助商

KDD Cup 及其他贊助商

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