數據科學界最重要的會議——ACM SIGKDD（知識發現與數據挖掘會議）已經在倫敦召開了，將從8月19號持續到23號，來自相關領域的研究人員將在數據科學、人工智慧、機器學習和數據挖掘以及大數據等相關主題進行深入的討論和交流。
本屆KDD共接收論文293篇，包括了學術研究和應用數據科學兩大方面。通過分析論文的標題我們發現，學習已經超過數據成為了更為重要的關鍵詞，network成為了一種較為重要的研究手段。同時，預測、深度、圖以及Embedding等也具有較大的影響。
和往常一樣，本屆KDD同樣有著豐富的實踐背景，不僅包括了豐富的tutorials和各個領域的workshops，還有論文展示和主題演講，以及精彩的demo show，遺憾不能親臨現場的朋友，就和我們一起遠程領略一番吧！
每次國際會議中的教程都有很多乾貨值得我們學習，KDD2018的教程主要分為兩部分，包括了動手實踐的教程和更為理論的會議教程。
在動手學習中，tutorial提供了相關環境可以直接進行相關內容的實踐，主要內容包括R,Python語言的使用、強化學習、特徵抽取、大規模數據挖掘GPU與Python結合、Keras使用、推薦系統和自然語言處理等方面。同時為了更加便捷的進行學習，來自亞馬遜、谷歌、微軟、英偉達、Github等等機構的研究人員們將為與會人員準備好便捷的雲服務，通過雲或者jupyter就可以方便的接入進行實踐。
如果有興趣，可以到這裡找想學習的教程開始操練吧：
http://www.kdd.org/kdd2018/hands-on-tutorials
除此之外，conference tutorials提供了更為詳細的理論學習，其內容覆蓋了圖論、 數據挖掘理論、行為分析、健康計算、網絡結構、大規模計算、數據交互等方面，涵蓋了目前學術界和工業界的新方法和技術。
(目前多個tutorials相關資料已經開放下載，後臺回復「kdd2018」下載)
本次會議共接收了27個workshop，包括了數據挖掘、物聯網、城市數據處理，社會組織行為、生物甚至量子計算等方面的內容。來自業界、學界和政府的研究人員們將討論各種新想法新觀點，為複雜的問題提出新的解決方案。
Workshop on Urban Computing主要注重城市空間中多樣性數據的獲取、整合及分析，這些數據來源於豐富的傳感器、各種設備、交通工具、樓宇和城市居民。基於這些數據來為城市面臨的汙染、擁堵、能耗等問題尋求有效的解決方案。它將傳感器技術、先進的數據管理手段和分析模型結合起來，通過可視化的方法來呈現。城市計算將為城市帶來更高的效率、更好的環境和更舒適的生活質量。
同時Mining Urban Data Workshop也在致力於智慧城市的理解和創造。將機器學習算法與城市信息流結合起來改善並優化城市各方面的效率。
Workshop On Mining And Learning From Time Series
時序數據是一類廣泛存在於日常生活中的數據類型，在健康、交通、娛樂和金融方面都有著廣泛的應用。隨著物聯網技術的發展和行動裝置的增加，數據流成為了源源不斷的測量信息。從遠程傳感器到可穿戴設備，數據的特徵也越來越複雜。這一研討會的目的在於對廣泛存在的時序數據從算法、理論、統計等方面進行系統的研究，探索新的方法和手段來解決一系列問題，並應用於健康醫療、天氣氣候和交通能源等領域。
Data Science for Digital Art History
藝術始終是科學最好的夥伴！這一workshop主要集中於探索如何將數據科學用於藝術圖像的分析、處理和數據挖掘上，探索二維圖像中的特徵和風格。主要涵蓋了如何從數字藝術中發掘知識、藝術圖像的識別和分析，通過數據挖掘手段對數字藝術歷史建立新的認識、對於藝術文化的可視化分析工具、數據融合以及利用計算機視覺的技術對藝術作品進行美學分析等等方面。
除此之外還舉辦了生物信息學數據挖掘、直播平臺數據挖掘、異常檢測、物聯網、新聞、時尚風格等等workshop，感興趣的小夥伴可以在這裡找到更多的內容：
http://www.kdd.org/kdd2018/workshops
本次會議還包括了四場主題演講和來自工業界的九場演講。其中主題演講來自學界四位著名的科學家：帝國理工David Hand、史丹福大學Alvin E. Roth，牛津大學Yee Whye Teh和哥倫比亞大學Jeannette M. Wing。他們將在數據科學與金融應用、市場設計和計算市場、用於小數據問題的大數據學習以及數據科學的良性發展等方面分享自己的見解和研究。
同時來自工業界的演講將更多的集中於實際問題的討論，來自亞馬遜、微軟、NetFlix、領英、Pinterest等等公司的數據科學家們將在算法軟硬體、數據挖掘、隱私、電子商務、知識圖譜、廣告、娛樂等方面分享最新的技術進展和工作實踐，為業界帶來新的想法和啟發。
本次KDD還舉辦了健康和深度學習兩個主題日活動。在健康主題日將舉辦病理、生物信息學、AI模型可解釋性、深度學習健康和未來醫療數據知識發現方面的研討會及教程。
而深度學習主題日將深入討論深度學習在數據科學中的應用、局限和未來。其目標是對目前深度學習的發展得到一個清晰、寬廣的認識，包括圖卷積核計算優化輸運等最新的研究領域。還會有來自特斯拉、Deepmind和Salesforce的科學家帶來主題演講。
還有很多豐富的內容等著你去發現，在這裡可以找到今年所有的論文，可以好好學習一番了：
http://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers
詳細的日程可以看這裡：
http://www.kdd.org/kdd2018/files/KDD_2018_Booklet_-_August_19_2018.pdf
-The End-
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