KDD 2018，中科大、蘇州大學與微軟合作的《小冰樂隊》獲得了Research Track最佳學生論文。清華大學的唐杰和UIC的劉兵教授分別獲得杰出共享獎和創新獎。除了論文接收和參會的華人數量，本屆大會組委會中也出現更多中國學者的名字。新智元第一時間帶來KDD18 會議亮點報道。

又是一年KDD。

這個知識挖掘和數據決策領域全球最頂級的學術盛會，也差不多成了華人在倫敦的聚會。

據統計，今年KDD接收的所有近300篇論文中，華人/中國人作者的有189篇，占比64.5%。

最關鍵的會議組織管理者層面，在KDD 2018組委會的55人中，華人/中國人有20人，占比約36%。其中，大會主席之一是帝國理工學院的Yike Guo（郭毅可），而大會副主席則是清華大學副教授唐杰。在主委會其他成員中，也見到了大批的中國人/華人的名字，這比論文接收更能體現著中國的學術影響力。

人物獎項：清華唐杰獲得杰出貢獻獎，

清華大學的唐杰副教授獲得了本次KDD 杰出貢獻獎。

最受關注的另一個獎項——KDD 2018創新大獎得主不是別人，正是新智元采訪過的ACM、AAAI & IEEE 三院會士（Fellow）、伊利諾伊大學計算機科學教授劉兵。

最佳論文：中國拿下Research Track最佳學生論文

那么，話不多說，首先來看最佳論文。

Research Track 最佳論文

Adversarial attacks on classification models for Graphs

對圖分類模型的對抗性攻擊

論文地址：https://arxiv.org/abs/1805.07984

作者：Daniel Zügner (Technical University of Munich); Amir Akbarnejad (Technical University of Munich); Stephan Günnemann (Technical University of Munich)

摘要：圖深度學習模型在節點分類任務中取得了很好的性能。盡管圖深度學習模型越來越多，但目前還沒有研究探索它們對對抗性攻擊的魯棒性。然而，在可能使用它們的領域中，例如網絡，對抗是很常見的。

圖深度學習模型是否很容易被愚弄呢？在這項工作中，我們介紹了第一個針對屬性圖（ attributed graphs）的對抗性攻擊的研究，特別關注利用圖卷積思想的模型。除了測試時的攻擊外，我們還研究了更具有挑戰性的中毒/誘發攻擊，這些攻擊集中在機器學習模型的訓練階段。我們針對節點的特征和圖結構生成對抗性擾動，從而獲取實例之間的依賴關系。此外，我們通過保留重要的數據特征來確保這些擾動不會被察覺。

為了解決底層離散域問題，我們提出一種利用增量計算的有效算法 Nettack。我們的實驗研究表明，即使只進行少量的擾動，節點分類的準確率也會顯著下降。更重要的是，我們的攻擊是可遷移的：學習的攻擊可以推廣到其他最先進的節點分類模型和無監督方法，即使只給出很少的關于圖的知識，也同樣能成功。

圖1：對圖結構和節點特征的小小擾動導致目標的分類錯誤。

Research Track 最佳學生論文

XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music

小冰樂隊：流行音樂的旋律與編曲框架

論文地址：http://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/xiaoice-banda-melody-and-arrangement-generation-framework-for-pop-music

作者：Hongyuan Zhu (USTC); Qi Liu (USTC); Nicholas Jing Yuan (Microsoft); Chuan Qin (USTC); Jiawei Li (Soochow University); Kun Zhang (USTC); Guang Zhou (Microsoft); Furu Wei (Microsoft); Yuanchun Xu (Microsoft); Enhong Chen (USTC)

摘要：隨著音樂創作知識的發展和近年來需求的增加，越來越多的公司和研究機構開始研究音樂的自動生成。但以往的模型在應用于歌曲生成時存在局限性，這既需要旋律，又需要編曲。此外，許多與歌曲質量有關的關鍵因素沒有得到很好的解決，例如和弦進行和節奏模式。特別是。如何確保多音軌音樂的和諧，這仍然是一個有待探索的問題。

為此，我們對流行音樂的自動生成進行了重點研究，其中，我們考慮了旋律生成的和弦和節奏的影響，以及音樂編排的和聲。我們提出了一種端到端的旋律和編曲生成框架，稱為“小冰樂隊”（XiaoIce Band），該框架產生了由幾種樂器演奏的幾個伴奏曲目組成的旋律音軌。

具體來說，我們設計了一種基于和弦的節奏和旋律交叉生成模型（CRMCG），以生成帶有和弦進行的旋律。然后，我們提出一種基于多任務學習的多樂器協同編曲模型（ Multi-Instrument Co-Arrangement Model ，MICA）。最后，我們在一個真實數據集上進行了廣泛的實驗，結果證明了XiaoIce Band的有效性。

Research Track 論文圖示，接收率僅18.4%

ADS Track 最佳論文

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

在Airbnb上使用嵌入搜索排名的實時個性化

論文地址：http://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/real-time-personalization-using-embeddings-for-search-ranking-at-airbnb

作者：Mihajlo Grbovic (Airbnb); Haibin Cheng (Airbnb)

摘要：搜索排名和推薦是主要互聯網公司關注的基本問題，包括網絡搜索引擎、內容發布網站和市場。然而，盡管有一些共同的特征，但這個領域并不存在一刀切的解決方案。由于需要進行排名、個性化和推薦的內容存在很大差異，每個市場都有一些獨特的挑戰。

Airbnb是一個短期租賃市場，它的搜索和推薦問題也是非常獨特的。它是一個雙邊市場，同時需要優化房東的偏好和客戶的偏好；用戶很少兩次預定同一個房間，另一方面，一個房間在特定的日期只能接受一個客人的預定。

在這篇論文中，我們描述了一種列表和用戶嵌入（Listing and User Embedding）技術，其目的是實現搜索排名和相似項目推薦的實時個性化。這兩個channel可以驅動99%的轉換。嵌入模式是專門為Airbnb市場定制的，能夠捕捉客戶的短期和長期利益，提供有效的房間推薦。我們對嵌入模型進行了嚴格的離線測試，然后進行了成功的在線測試，最后將其完全部署到生產環境中。

ADS Track 最佳學生論文

ActiveRemediation: The Search for Lead Pipes in Flint, Michigan

ActiveRemediation：在密歇根州弗林特尋找鉛制水管

論文鏈接：http://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/activeremediation-the-search-for-lead-pipes-in-flint-michigan

作者：Jacob Abernethy (Georgia Institute of Technology); Alex Chojnacki (University of Michigan); Arya Farahi (University of Michigan - Ann Arbor); Eric Schwartz (University of Michigan); Jared Webb (Brigham Young University)

摘要：在這篇論文中，我們詳細介紹了在密歇根州弗林特市正在進行的探測鉛和其他有害金屬管道的工作。在居民飲用水中檢測到鉛含量升高后，隨后該地區發生兒童血鉛含量上升事件，州和聯邦政府下令投入超過1.25億美元更換供水管道。

由于缺乏準確的記錄，并且確定埋在地里的管道材料的成本很高，我們開發了一些預測和程序工具，以幫助搜索和清除鉛制的基礎設施。除了這些統計學和機器學習方法之外，我們還描述了我們與政府官員在建議對房屋進行檢查和更換時的互動，重點是適應新信息的統計模型。最后，根據聯邦政府增加基礎設施建設支出的討論，我們探討了我們的方法可以如何推廣到弗林特以外的其他城市。

最佳博士論文講

經典論文獎

Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model

中文：因式分解與最鄰近：多方面協作過濾模型

作者：Yehuda Koren

機構：AT&T Labs – Research

Social Impact Research

1、Training the Next Generation of African Data Scientists

作者：Isaac Markus，Audrey Cheng

機構：IBM Research（非洲）及 The Moringa School

獎金：30,120美元

2、Budding Data Scientists Hackathon

作者：Hui Xiang Chua

機構：新加坡華僑中學（Hwa Chong Institution）

獎金：20,500美元

3、Data Science for Social Good Solve (solve.dssg.io)

作者：Rayid Ghani，Mohak Shah

機構：美國芝加哥大學數據科學與公共政策中心

獎金：50,000美元

4、Community perspectives on the use of algorithm by Govenment

作者：Anna Brown

國家：新西蘭國家研究大學高等經濟學院社會數據分析中心

獎金：50,000美元

5、Women Data Science Leaders in Russia

作者：Alena Suorova，Valena A. Ivaniushina

國家：俄羅斯

獎金：13,600美元

6、Summer Academy in Data Science for High School Students

作者：Bamshad Mobasher，Lucia Dettori，Raffaella Settimi，Daniela Raicu

機構：美國德保羅大學

獎金：50,000美元

7、Empowering Community Members to Understand and Use Big Data and Big Data Methods

作者：Lisa Schilling,MD, MSPH

機構：科羅拉多大學醫學院普通內科

獎金：35,785美元

機構統計：微軟以23篇論文居首，中國影響力不容小覷

KDD2018 Affiliation Statistics 統計了2018年、近三年、近五年各機構在KDD會議中發表論文數量排名，下圖展示了2018年排名前十的機構及論文發表數量：

我們的統計顯示，前20名中有微軟、阿里巴巴、百度等6所機構是企業界的，尤其是第一名微軟發表了23篇論文之多，由此可見KDD在企業界的影響力。前20名中又有清華大學、上海交通大學等8所機構是中國的，中國在國際會議上的影響力不容小覷。

2018年論文發表數量排名前二十的作者，幾乎清一色是華人：

首先注意到的是前二十名幾乎清一色全是華人，前五十名中，華人的數量也占到了80%，可見華人在學術界的影響力，至少是在KDD這個會議上的影響力之大。

排名并列第一的朱文武教授和崔鵬教授都來自清華大學的媒體與網絡實驗室。

論文情況：Research Track接收率僅18.4%，其中華人Oral超78%

KDD 2018特別強調主流應用的AI開發，并舉辦了主題是預測倫敦和北京等城市的空氣質量的KDD Cup競賽，全球共有4173支隊伍參賽。其中，中國團隊 Getmax 包攬三項大獎，獲得兩項第一，一項第二的好成績。

下表總結了KDD 2018的論文接收數量和接受率。

本屆KDD共評審了1440篇論文，分為Research和Applied Data Science兩個track，其中，Research Track評審了983篇論文，接收181篇，接收率為18.4%；Applied Data Science Track評審了497篇論文，接收112篇，接收率為22.5%。

在這些接收論文中，華人/中國人作者參與的Oral尤其多，達到了78.5%：

Research Track Papers Oral：84篇，占比78.5%

Research Track Papers Poster：43篇，占比58.1%

Applied Data Science Track Oral：22篇，占比55%

Applied Data Science Track Poster：40篇，占比55.6%

華人/中國人作者總接收論文189篇，占比64.5%

會議管理層：55人里華人有20人，包括一名大會主席和副主席

至于最關鍵的KDD 2018組織委員會，在所有55人中，華人/中國人有20人。

大會主席：

Yike Guo（郭毅可），帝國理工學院

Faisal Farooq, IBM

副主席：

唐杰，清華大學

主委會其他：

Chih?Jen Lin（林智仁），***大學

熊輝，羅格斯大學/百度研究院

Kai Sun，帝國理工學院

沈抖，百度

浣軍，百度研究院

李天瑞，西南交通大學

張平，IBM

鄭宇，京東金融

Shipeng Yu，IBM

Xia"Ben''Hu（胡俠），德州農工大學

王曉光，阿里巴巴

Jiliang Tang，密歇根州立大學

Hang Zhang，微軟

王薇，加州大學洛杉磯分校

Hanghang Tong，亞利桑那州立大學

李磊，字節跳動

謝幸，微軟

Ping Huang，帝國理工大學

KDD 初創公司獎（Start-up Awards）：兩家中國Ixin'h

中國的智能一點和智信科技（Crarddix）這兩家都榜上有chu'we'mei名。

KDD CUP 2018：中國團隊Getmax包攬三項大獎

KDD CUP素有“大數據世界杯”之美譽，吸引全球各地的工程師、開發者和學生參與。今年的題目是預測倫敦與北京的空氣質量，獲獎團隊見上圖。

值得一提，今年由羅志鵬，黃堅強，胡可組成的Getmax中國團隊獲得兩項第一，一項第二，是唯一包攬三項大獎的團隊。去年，以Getmax的胡可為隊長的Convolution團隊，也包攬了KDD CUP 2017的雙料冠軍。

贊助商：中國巨頭科技公司與創業公司大幅出鏡

KDD 2018的贊助商名單也比較有趣，白金級別如下：

金牌贊助商則以一家中國AI創業公司的名字居首：

銀牌贊助：

銅牌贊助：