Data Science in China：七位重量级华人科学家分享最新科研成果| KDD2019

8月6日（美国安克雷奇时间），第25届国际数据挖掘大会（KDD 2019）组织的Data Science in China@KDD19论坛在美国安克雷奇如期进行。

KDD19大会现场

KDD19 赞助商

论坛概述

论坛由ACM SIGKDD China Chapter（KDD China）承办。由KDD China秘书长、京东集团副总裁郑宇教授组织，邀请了七位来自数据挖掘领域杰出的华人教授、科学家以及工业界精英进行了精彩的报告，展示了中国在数据挖掘领域的研究方向和华人在该领域的最新研究成果。

论坛现场高朋满座

论坛议程

P1

Towards A Real Artificial Intelligence

首先，百度研究院商业智能实验室主任、百度人才智库主任、罗格斯大学的熊辉教授做了题为“Towards A Real Artificial Intelligence”的报告，介绍了百度如何将人工智能应用于地图服务、自动驾驶、车联网。并分享了最新人工智能技术如何塑造未来交通，服务于人们的旅行和生活。

百度研究院商业智能实验室主任，罗格斯大学熊辉教授

P2

Urban Computing: Building Intelligent Cities Using Big Data and AI

京东集团副总裁、京东智能城市研究院、KDD China秘书长郑宇教授做了题为“Urban Computing: Building Intelligent Cities Using Big Data and AI“的报告，介绍了城市计算的愿景，京东城市大数据平台和智能城市的总体设计，以及一系列实际部署的应用，如人工智能驱动的商业选址，基于人工智能的空气质量预测和水质预测，以及城市信用系统。

未来，整个城市操作系统的传感技术、数据管理、人工智能技术以及可视化方案的一体化，将极大改善城市环境，为人类生活质量和城市运营提供三赢解决方案。

京东集团副总裁、KDD China秘书长郑宇教授

P3

Knowledge representation and reasoning

清华大学计算机科学与技术系副主任唐杰教授，做了题为“Knowledge representation and reasoning”的报告，介绍了一种最新的“认知图“（CognitiveGraph）框架，用于知识表征和推理。CognitiveGraph建立在认知科学的双重过程理论之上。

KDD China委员、清华大学唐杰教授

该框架通过协调隐式提取模块（系统1）和显式推理模块（系统2），通过迭代逐步构建认知图。CognitiveGraph可以应用于图问题的许多任务，例如基于多跳推理的问答（multi-hop reasoning-based QA），知识图谱补全（knowledge graph completion）等。最后唐杰教授分享了团队最新开源的深度图表征学习工具包CogDL，用于帮助研究人员和开发者更简单、更规范地进行不同baseline的训练和比较。

P4

 AI for Transportation 

滴滴出行副总裁、滴滴AI Lab负责人叶杰平教授分享了如何利用人工智能技术在海量交通数据中发掘价值，用以改善数百万用户的旅行体验。还介绍了滴滴如何将最新强化学习技术用于提高配单效率，以及多智能体强化学习和联合学习框架在滴滴未来业务的运用前景。

滴滴出行副总裁、滴滴AI Lab负责人叶杰平教授

P5

Stable Learning: The Convergence of Causal Inference and Machine Learning 

清华大学终身副教授崔鹏做了题为“Stable Learning: The Convergence of Causal Inference and Machine Learning “的报告。报告介绍了崔教授团队在因果推理和稳定学习上的最新科研成果，旨在从观察数据中探索因果知识，以提高机器学习算法的可解释性和稳定性。

清华大学崔鹏教授

崔教授最后用一张形象的“树形”图案表示了稳定性、可计算性和可预测性的关系，以此说明稳定性学习和传统学习方法二者的区别与联系。

P6

Models and Applications for Deep Text Generation

字节跳动人工智能实验室总监李磊作了题为” Models and Applications for Deep Text Generation ” 的报告介绍了一系列用于文本生成的深度变分自动编码器，提出了一种分解文本的句法和语义信息的方法和用于能够控制生成过程的贝叶斯抽样方法用于文本生成。并分享了这些最新技术的应用。李磊博士认为在应用落地的背后，贝叶斯方法、深度生成模型、隐变量表征分解、对抗生成是重要的技术保证。

字节跳动人工智能实验室总监李磊

P7

AI-driven Innovations for Inclusive Finance 

最后，中国第一家私人互联网银行WeBank的副总经理 Vincent Zheng分享了WeBank的一些人工智能实践。包括从客户获取，自动化服务，数据管理到风险管理。Vincent Zheng认为联邦迁移学习技术将对保护用户银行数据隐私发挥极其重要的作用。

WeBank的副总经理 Vincent Zheng

“Data Science in China”继2015年在悉尼举办后，每年都会吸引国内顶尖学术界和工业界人士的参与。此前，香港科技大学计算机系讲座教授、华人首个国际人工智能学会 Fellow 杨强，KDD China 委员、清华大学副教授唐杰，清华大学人工智能研究院院长、中国科学院张钹院士等均在论坛上分享了数据挖掘和机器学习领域的前沿观点和最新研究成果。

本届论坛的举办，不但凸显了中国企业在国际顶级学术会议上的重要位置，向世界展示了前沿技术与实际场景相互融合的经验，汇聚的业界嘉宾更是代表了华人数据挖掘领域的中坚力量。

合影留念

在议程结束后，会议组织者与部分嘉宾留下了珍贵的合影。

左起分别是清华大学唐杰教授、京东集团副总裁郑宇教授、

字节跳动人工智能实验室总监李磊、WeBank的副总经理 Vincent Zheng

华人在KDD19中的重要地位

在本界KDD大会上，数据挖掘领域的华人学者担任着重要的角色，其中：KDD China秘书长/京东集团副总裁郑宇博士出席了本次大会的Plenary Keynote Panel；滴滴出行副总裁、滴滴AI Lab负责人叶杰平教授作为Applied Data Science Invited Speakers做了题为Transportation: A Data Driven Approach的演讲；百度研究院商业智能实验室主任，罗格斯大学熊辉教授担任大会·的Applied Data Science Invited Talk Chair，字节跳动人工智能实验室总监李磊担任了本次大会的Sponsorship Chair。

KDD19 参会人员及论文接收概况

作为数据挖掘领域最顶级的学术会议，KDD 大会以论文接收严格闻名，今年共投稿1179篇论文，其中有174篇被接收，通过率为14.76%。在严格的评审环境下，华人取得了优秀的成绩，例如康奈尔大学博士生Dong Kun的《Network Density of States》获得了研究类最佳论文奖，京东城市凭借城市计算领域的学术和行业积淀，有6篇论文被KDD2019收录。

除此之外，在每年颇受关注的KDD CUP中，中国队伍获得了多项冠军，例如蚂蚁金服的支付宝安全团队获得了常规机器学习竞赛的冠军， 北京大学团队获得了自动机器学习竞赛的冠军， 中国台湾国立成功大学的团队获得了强化学习竞赛的冠军。

最后，祝愿通过本次论坛的召开能够扩大华人在国际数据挖掘领域的影响力，推动国内数据挖掘领域的研究和在工业界的应用和发展。

Data Science in China@KDD19