KDD 2019主要奖项揭晓，中国军团表现亮眼

今年的KDD采用的是双盲评审，且着重强调论文的“可复现性”。

刚刚，第25届ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，国际数据挖掘与知识发现大会）最佳论文及三大竞赛等主要奖项揭晓，康奈尔大学的华人博士Dong Kun获得Research Track最佳论文，其余的如KDD CUP奖项则基本被中国包揽。

KDD，是数据挖掘领域国际最高级别的会议，从1995年至今已举办了二十余届，每年的接受率都不超过20%。而和往年不同的是，今年的KDD采用的是双盲评审，且着重强调论文的“可复现性”，即论文之外还需额外提交内容展示可复现性，包括实验方法、经验评估和结果等，甚至在论文中展现研究代码和数据，所用的算法和资源。

相关数据统计显示，今年的评审依旧分为研究（Research track）和应用（Applied track）两大赛道，其中研究赛道共收到1179篇投稿，最终111篇被收录为Oral论文，63篇被收为Poster论文，入选率仅14.8%，而去年这一赛道的入选率为20.7%。

应用赛道则收到700余篇投稿，其中45篇被接收录为Oral论文，100篇被收为Poster论文，入选率为20.7%。

Dong Kun所获得的便是研究赛道的最佳论文，题为“Network Density of States”，文中主要阐述了“利用研究凝聚态物理中状态密度的方法来研究网络中的谱密度”的研究方法，打开了使用完整光谱信息作为大规模网络分析工具的大门。

除此之外，中国军团在KDD CUP 2019竞赛中表现也尤为亮眼，包揽了大多数奖项。在常规机器学习竞赛、自动机器学习竞赛、“Research for Humanity” 强化学习竞赛三大赛道中，常规机器学习竞赛分为两大任务，其中蚂蚁金服和上海微盟、趋势科技、滴滴、北京邮电大学、华南理工大学、京东等拿下了任务1的冠亚军；东南大学拿下了任务2的亚军；而额外设立的PaddlePaddle特别奖则由中国科学技术大学获得。

自动机器学习竞赛中，深兰科技和北京大学获得冠军，阿里巴巴则拿下了季军；“Research for Humanity” 强化学习竞赛中，中国台湾国立成功大学获得冠军，清华大学、京东和北京航空航天大学获得亚军，季军则由瓜子网收入囊中。

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