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      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      本文作者: 黃善清 2019-08-19 19:24 專題:KDD 2019
      導語:三個賽道的冠軍悉數被華人面孔拿下。

      雷鋒網 AI 開發者按:KDD 2019 至今邁入第三天,在經歷了首日 Tutorial Day 、次日 Workshop Day 的知識轟炸以及精彩的 Keynote 演講后,我們終于迎來了大會的高潮時刻——被譽為數據挖掘領域「奧運會」的 KDD CUP。

      今年的特別之處,在于 KDD CUP 2019 擁有了專屬的完整、獨立議程,不再感覺只是大會的附屬。同時,KDD CUP 2019 也破天荒首次設立三個賽道,供世界數據挖掘界的頂尖專家、學者、工程師、學生等前來參賽。而賽事結果也讓人感到驚喜——三個賽道的冠軍悉數被華人面孔拿下。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      KDD CUP 有了屬于自己的 DAY

      AI 開發者從官網獲取的最新議程顯示,作為 KDD 2019 “Main Conference Day”的重頭戲之一,KDD CUP DAY與今年的應用數據科學 Invited Talks和Research Track 論文 Oral 兩大議程重疊,舉行時長幾乎橫跨全日。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      揉碎了細看,KDD CUP DAY 如今擁有主席致辭、頒獎儀式、大會演講、Spotlight、Panel 等一系列完整的閉環議程,從中也反映了 KDD CUP 在整個 KDD 大會中的分量。按此往下發展,KDD CUP 在未來完全擁有進一步自主獨立的可能(搞事情!)。


      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      KDD CUP DAY 完整議程

      今年的 KDD CUP 一共獲得來自 39 個國家 230 所學術/研究機構一共 2800 多支隊伍的注冊。其中 1200 支的活躍隊伍(總數超過 5000 人)提交了約 17000 份解決方案。

      與這些“熱鬧”的數據相對的是,大會現場則要“冷靜”很多。也許是宣傳力度有所欠缺,再加上部分獲勝隊伍美簽未能成功批下,所以當 AI 開發者記者今早來到大會現場時,人數要比想象中的少一些。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      今年的KDD CUP 賽事共有三位聯合主席,他們是 Taposh Dutta-Roy(下圖右)、Wenjun Zhou(下圖左)以及 Iryna Skrypnyk(下圖中),分別供職于 Kaiser Permanente (KP)、田納西大學和Pfizer 。

      KDD CUP 這 20 年

      KDD CUP DAY 的一開始是組委會致辭環節。

      首先打頭陣的是 Iryna Skrypnyk,她深情回顧了 KDD CUP 自 1997 年舉辦以來的賽題,以及這些賽題是如何與當時的社會風潮緊密結合的。她表示,自己親身參加了第一屆 KDD CUP 競賽,至今依然感謝 KDD CUP 帶給她的指導意義。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      為了讓讀者更清晰地看到 KDD CUP 的歷年賽題變化,AI 開發者特地做了完整梳理:

      • forecasting of air quality indices (2018), 

      • highway tollgates traffic flow prediction (2017), 

      • measuring impact of research institutions via prediction of scientific research papers acceptance rates and citations (2016),

      • prediction of course drop-outs for college students (2015),

      • prediction of fulfilled requests on educational materials made by school teachers to improve funding outcomes (2014),

      • resolving author-name ambiguity in scientific publications (2013),

      • prediction of followers and click-through rate to improve user engagement with the online content in social networks (2012),

      • identification of user tastes in music for Yahoo! music recommendation (2011),

      • prediction of student’s performance for improvements in education quality (2010),

      • prediction of customer relationship for personalization in CRM (2009), 

      • early breast cancer detection from medical imaging (2008), 

      • user rating prediction to improve Netflix movie recommendation (2007), 

      • pulmonary embolism detection from medical imaging data (2006), 

      • categorization of search queries from an internet search engine (2005), 

      • plus protein homology prediction in particle physics (2004),

      • prediction of paper citations and building citations graph for arXive (2003), 

      • detect experimental evidence of gene expression from microbiology research papers for Flybase using their gene-expression curation criteria (2002), 

      • prediction of molecular bioactivity and plus protein locale for drug design (2001), 

      • clickstream analysis for online retailer web-site (2000), 

      • prediction of attack type in network intrusion detection (1999), 

      • identify response to the mailing in direct marketing for profit optimization (1998, 1997)

      此外,她也分享了賽事在經過這 20 多年發展后所經歷的變化,其中包括:

      • 面臨的問題復雜化

      • 關注焦點從機器學習轉向特征工程筆記

      • 數據工程開始占據主導地位

      • 鼓勵開源代碼

      • 涌現新的應用領域

      • 防泄漏成重要議題

      • 更復雜的評分功能

      • 采用更多比賽平臺

      • 代碼提交問題

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      緊接著發言的 Taposh Dutta-Roy,先用一張 PPT 提出一個很有意思的問題:最早通過競賽方式組織人群解決問題的賽事是哪個?隨后公布的答案顯示,是英國經度委員會于 1714 年組織的“測定海上船只經度”賽事。

      他想借此說明舉辦賽事的價值與意義。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      他補充,賽事如今已深刻影響著業內的個體、企業與研究機構。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      首設 3 個賽道

      Wenjun Zhou 在接下來的致辭中,代表組委會分享了今年在選擇賽題上的考量。分享中她一再強調,如何讓賽事在具有挑戰性之余,同時在可控范圍之內,是本次組委會考慮得最多的事情。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      最終組委會確立了 Regular ML、Auto-ML、Humanity RL 三個賽道,分別由百度、第四范式以及 IBM 承辦。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      百度以「智能出行」為主題布置了兩大任務,分別為「場景感知的多模態出行推薦」與「開放應用挑戰賽」。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      AutoML 的參賽者需要利用時序關系數據,設計一個能夠自主(無人為干預)實現監督學習的 AutoML 計算機程序。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      Humanity RL 賽道的參賽者需要為順序決策制定任務開發出一套高性能工具,從而形成可能影響撒哈拉以南非洲瘧疾政策的解決方案。

      此外,她也以分享了組委會最終決定設立三個賽道的原因。如下圖所示,排在第一位的原因,是提案數的暴增,由此可見 KDD CUP 對于業內企業的吸引力。其中強化學習賽道為 KDD CUP 首創,值得一提的是,上午大會環節專門安排了一場與強化學習相關的主題演講,可見強化學習在當下的受歡迎程度。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      接下來公布的數據從側面反映了 KDD CUP 逐年壯大的趨勢,其中今年的獎金池整體超過了 10 萬美金。

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      獎金池與參賽隊伍數量都是歷年之最!

      尷尬卻不失禮貌的頒獎環節

      KDD CUP 2019 所有賽道的結果早已在官網公布,今早的頒獎環節,更多的是強調一種儀式感,讓參賽者們也能擁有屬于自己的舞臺。

      然而令人尷尬的是,由于很多參賽者因為這個或那個原因未能到場(美簽未被批是主要原因),導致相關環節只能匆匆結束。

      不過頒獎環節依然有值得一提內容,比如三個賽道的冠軍悉數被華人隊伍拿下:

      • Regular ML 賽道(任務一):

      Shiwen Cui, Changhua Meng, Can Yi, Weiqiang Wang, Xing Zhao, Long Guo(螞蟻金服) 

      * Regular ML 賽道完整獲獎名單:https://www.kdd.org/kdd2019/docs/Winners_Regular_Baidu.pdf

      • Auto-ML 賽道:

      Zhipeng Luo(深蘭科技),Jianqiang Huang(北京大學),Mingjian Chen,Bohang Zheng(深蘭科技)

      * Auto-ML 賽道完整獲獎名單:https://www.kdd.org/kdd2019/docs/Winners_AutoML_4Paradigm.pdf

      • Humanity RL 賽道:

      Zi-Kuan Huang, Jing-Jing Xiao, Hung-Yu Kao, 國立成功大學

      * Humanity RL 賽道完整獲獎名單:https://www.kdd.org/kdd2019/docs/Winners_Humanity_RL_IBM.pdf

      他們也大多都有代表到場領獎:

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      Auto-ML 賽道的冠軍隊伍

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      Regular ML 賽道的冠軍隊伍

      而作為百度承辦的 Regular ML 賽道頒獎人代表,熊輝教授分享了一個有意思的數據,那就是百度今年提供的賽事獎金池為 KDD CUP 的歷年之最,其中任務一的優勝隊伍將能獲得高達 10 000 美金的獎金!

      KDD CUP 2019 實錄:野心盡露的數據挖掘「奧林匹克」

      后記

      從單獨設立 KDD CUP DAY、突破記錄的參賽隊伍與獎金池來看,KDD CUP 的影響力早已毋庸置疑。然而首創三賽道、首設強化學習賽道,也讓我們看到今年的組委會并未固步自封,而是愿意不斷挑戰自己,在為業界解決系列重要問題之余,也樹立起了新的數據科學賽事標桿。

      這讓人忍不住期待,擁有了自己獨立議程后的 KDD CUP,往后又會給我們帶來哪些驚喜。

      雷鋒網 AI 開發者雷鋒網

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