内容提要
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，KDD）是数据挖掘领域最大的国际学术会议之一。今年的KDD大会在西班牙巴塞罗那举行，多位华人研究者获奖，包括孟瑜获得杰出博士论文奖和华人学者参与的《CAT: Interpretable Concept-based Taylor Additive Models》获得最佳论文奖。此外，中国科学技术大学和华为合作的《Dataset Regeneration for Sequential Recommendation》获得最佳学生论文奖。
关键要点
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ACM SIGKDD是数据挖掘领域最大的国际学术会议之一，始于1989年。
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2024年KDD大会在西班牙巴塞罗那举行，颁发了多个奖项。
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孟瑜获得杰出博士论文奖，论文题为《Efficient and Effective Learning of Text Representations》。
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最佳论文奖颁给了《CAT: Interpretable Concept-based Taylor Additive Models》，由多位华人学者参与。
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最佳学生论文奖由中国科学技术大学和华为合作的《Dataset Regeneration for Sequential Recommendation》获得。
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杰出博士论文奖的亚军包括《Make Knowledge Computable: Towards Differentiable Neural-Symbolic AI》和《Artificial Intelligence for Data-centric Surveillance and Forecasting of Epidemics》。
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最佳论文（应用数据科学方向）由领英的《LiGNN: Graph Neural Networks at LinkedIn》获得。
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时间检验奖包括《DeepWalk: online learning of social representations》和《U-Air: when urban air quality inference meets big data》。
