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KDD 2020获奖公布,清华唐杰等人获奖!

发布日期:2020-08-21 21:15浏览次数:

8 月 13 日 KDD 2020 宣布了 2020 年 ACM SIGKDD 奖项的获得者,其中包含创新奖、服务奖、论文奖、新星奖、时间检验研究奖、时间检验应用科学奖等六项大奖,这些奖项是针对数据科学,机器学习,大数据和计算机科学领域的杰出个人和研究团队而设立的。在 8 月 23 日至 27 日组织的年度会议召开之前,该奖项旨在表彰那些对整个行业产生深远影响的人。

 

多位华人也在本次会议上获得荣誉,有来自密歇根州立大学获得新星奖的汤继良教授,获得时间检验应用科学奖清华大学唐杰、张静、李涓子等教授、还有获得时间检验研究奖奖的美国阿肯色中央大学的盛胜利教授,及获得了学位论文亚军奖的加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学助理教授 Jingbo Shang。值得一提的是,新星奖与时间检验应用科学奖是今年首次设立的。

 

让我们来看看获得各个奖项的人有哪些吧。

 

时间检验应用科学奖
 

今年是首届应用科学时间测验奖(Test of Time Award for Applied Science)SIGKDD 颁发了该奖项,以表彰在数据科学的实际应用中具有影响力的研究。唐杰、李涓子等人凭借他们在 2008 年发表的关于学术社会网络挖掘的研究成果获得了该奖。在此论文的基础上,开发了 ArnetMiner 平台。

 

ArnetMiner(AMiner)旨在针对互联网上的学术出版物搜索和执行数据挖掘操作,使用社交网络分析来确定研究人员、会议和出版物之间的联系。它能够提供专家发现、地理搜索、趋势分析、评论员推荐、关联搜索、课程搜索、学业成绩评估和主题建模等服务。

 

 

唐杰目前为清华大学计算机科学与技术系长聘教授,计算机系副主任、清华-工程院知识智能联合实验室主任。研究兴趣包括人工智能、数据挖掘、社会网络、机器学习和知识图,重点是设计挖掘社会和知识网络的新算法。

 

 

获奖论文:ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks 
 

 
论文链接:https://www.aminer.cn/pub/53e9a5afb7602d9702edacce/
 

时间检验研究奖

 

SIGKDD 的时间检验奖表彰了至少已发表十年的杰出 KDD 论文,这些论文对数据挖掘研究界产生了持久影响,并继续被人们视为新的研究分支的基础。今年,时间检验研究奖( Test of Time Award for Research)获得者是 Victor S. Sheng,Foster Provost和Panagiotis Ipeirotis:
 

 

其中Victor S.Sheng(盛胜利)作为华人学者获奖。


他的研究兴趣为大数据科学、数据挖掘与机器学习、深度学习、数据隐私和安全在商业、医学信息学、软件工程等领域的应用。

 

 

获奖论文为2008年同行评审论文:

Get Another Label? Improving Data Quality and Data Mining Using Multiple, Noisy Labelers  

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/53e9b017b7602d9703a6e0b3/

 

新星奖
 

今年新设立的“新星奖”是为了表彰在获得博士学位后的头五年里所做的个人工作。该奖项旨在庆祝 SIGKDD 社区最聪明的新人的早期成就。密歇根大学计算机科学与工程的 Morris Wellman 助理教授 Danai Koutra 和密歇根州立大学计算机科学与工程助理教授 Tang Jiliang 获得了首届 ACM SIKDD 年度新星奖。


Tang jiliang(汤继良)教授来自密歇根州立大学数据科学与工程实验室。此前,他是 Yahoo Research 的研究科学家,并于 2015 年从亚利桑那州立大学获得博士学位。他的研究兴趣主要包括社交计算,数据挖掘和机器学习及其在教育中的应用。他的显著工作包括研究表征学习,特别是图形及其在互联网和社交媒体领域的应用。

 

 

个人主页:https://aminer.cn/profile/jiliang-tang/542a3df7dabfae646d542fab


第二位获奖人Danai Koutra(Morris Wellman)在密歇根大学计算机科学与工程系的任助理教授,她在大规模数据挖掘中的研究集中于用于网络汇总和多网络分析的有原则、可解释和可扩展的方法。

 

 

个人主页:https://aminer.cn/profile/danai-koutra/53f466efdabfaec09f241e00
 
创新奖
 
ACM SIGGDD创新奖是知识发现和数据挖掘领域技术卓越的最高荣誉。它授予一个人或一群合作者,他们的杰出技术创新极大地影响了该领域的研究和发展方向。

康奈尔大学(Cornell University)计算机科学和信息科学教授托尔斯滕·约阿希姆斯(Thorsten Joachims)因其在机器学习方面的研究贡献而受到认可,包括在信息检索、支持向量机(SVM)和结构化输出预测方面的有影响力的工作。值得注意的是,Joachims首创了从内隐反馈中获取可靠偏好的方法、无偏学习排名的方法以及提供公平保障的排名方法。
 

 

Joachims表示:“我很荣幸获得KDD社区的认可。”  KDD以创新而著称-不仅是学术上的努力,而且着眼于现实世界的影响和社会福利。

个人主页:https://aminer.cn/profile/thorsten-joachims/53f48dd5dabfaea88977b59d

 

论文奖
 

ACM SIKDD论文奖表彰了研究生在数据科学、机器学习和数据挖掘领域所做的杰出工作。


Rediet Abebe 是加州大学伯克利分校计算机科学系新任助理教授,她的博士论文(Designing Algorithms for Social Good)获得了今年的ACM SIGKDD学位论文奖。

 

 

RedietAbebe是加州大学伯克利分校计算机科学的新任助理教授,是第一位被哈佛大学研究员学会录取的女性计算机科学家,也是社会公益机制设计(MDSG)的联合创始人,这是一项多机构的倡议,旨在改善历史上服务不足和处境不利的社区获得机会的机会。

获奖论文:
Designing Algorithms for Social Good
 
论文链接:https://www.cs.cornell.edu/~red/AbebeDissertation.pdf
 
个人主页:https://www.aminer.cn/profile/rediet-abebe/54059c45dabfae44f08198d6
 
加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学助理教授Jingbo Shang以其论文《Constructing and Mining Heterogeneous Information Networks from Massive Text 》获得亚军(runner-up)
 


 

Jingbo Shang目前是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学助理教授,他对数据挖掘问题有着广泛的兴趣:文本挖掘、信息抽取和自然语言处理大规模富文本网络中的结构化挖掘理解和改进深层神经网络跨学科应用(如生物医学、物联网等)他的大部分研究项目集中在(1)开发原则性的数据驱动方法和(2)以有效的方式建立有效和健壮的机器学习模型。


获奖论文:
Constructing and Mining Heterogeneous Information Networks from Massive Text 


论文地址:https://www.aminer.cn/pub/5d3ed25a275ded87f97deaf4/

 

服务奖
 

今年的ACM SIGKDD服务奖授予了Michael Zeller,以表彰他作为志愿财务主管和执行委员会秘书对该领域的贡献。


ACM SIGGDD服务奖是该领域对服务的最高认可。该奖项表彰通过知识发现和数据挖掘应用对专业知识发现协会或整个社会做出杰出贡献的个人或团体。

 

 

Zeller在执行董事会任职8年,在策划多个KDD会议方面发挥了重要作用,特别强调应用人工智能,他作为执行委员会成员的任务是促进研究机构和行业组织之间的强有力的伙伴关系,这是KDD社区持续成功的关键。
 

 

Zeller 说:“作为 ACM SIGKDD 的长期会员,我一直对我们的志愿者的贡献印象深刻。如果没有他们对我们使命的奉献和信念,我们将永远无法建立这样一个充满活力的数据科学社区,更不用说年复一年地组织如此规模和质量的会议了。”


个人主页:
https://www.aminer.cn/profile/michael-zeller/53f42936dabfaeb2acfb6108


想要查看更多今年 KDD 会议的详细信息,可以移步 AMiner 会议智图开放平台 KDD 2020 专题全析图(https://www.aminer.cn/conf/kdd2020),其内容包括论文、作者、华人学者、一作华人学生、论文 PPT 和视频等多维分析服务,是参会学者的会议智能助理。