直播预告：KDD 2020论文解读研讨会来袭！

2020 年 8 月 7 日 学术头条

本期“KDD 2020论文解读研讨会”邀请了数据挖掘领域的优秀学者沈华伟研究员与三位优秀研究生（均在KDD 2020录用论文）作为主讲嘉宾，一同解读KDD 2020中的整体研究趋势、重要学术方向以及最新研究进展。他们将从什么角度来分析这些文章，会有哪些与众不同思路，又会碰撞出怎样的火花呢？文末有福利呦！

让我们拭目以待！

活动时间：北京时间 8月8日（周六）下午14:00

活动形式：线上直播

活动日程：（北京时间）

14:00-14:30

沈华伟研究员做KDD 2020论文概述解读

14:30-15:00

崔淦渠做图神经网络方向的论文解读

15:00-15:30

周昆做会话推荐系统方向的论文解读

15:30-16:00

牛锡钏做推荐系统方向的论文解读

本期嘉宾

主持嘉宾

特邀嘉宾

主讲嘉宾

——图神经网络

主讲嘉宾

——会话推荐系统

主讲嘉宾

——从KDD 2020看大规模推荐系统的应用

研讨会内容摘要

KDD 2020概述介绍—沈华伟研究员

图神经网络——崔淦渠

论文题目：Understanding Negative Sampling in Graph Representation Learning
论文作者：Zhen Yang(Tsinghua University), Ming Ding(Tsinghua University), Chang Zhou(Alibaba Group), Hongxia Yang(Alibaba Group), Jingren Zhou(Alibaba Group), Jie Tang(Tsinghua University)

论文题目：Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
论文作者：Ganqu Cui(Tsinghua University), Jie Zhou(Tsinghua University), Cheng Yang(Beijing University of Posts and Telecommunications), Zhiyuan Liu(Tsinghua University)

论文题目：Policy-GNN: Aggregation Optimization for Graph Neural Networks
论文作者：Kwei Herng Lai(Texas A&M University), Daochen Zha(Texas A&M University), Kaixiong Zhou(Texas A&M University), Xia Hu(Texas A&M University)

会话推荐系统——周昆

论文题目： Evaluating Conversational Recommender Systems via User Simulation
论文作者： Shuo Zhang(University of Stavanger), Krisztian Balog(University of Stavanger)
论文题目： Interactive Path Reasoning on Graph for Conversational Recommendation
论文作者： Wenqiang Lei(National University of Singapore), Gangyi Zhan(University of Science and Technology of China), Xiangnan He(University of Science and Technology of China), Yisong Miao(National University of Singapore), Xiang Wang(National University of Singapore), Liang Chen(Sun Yat-Sen University), Tat-Seng Chua(National University of Singapore)
论文题目： Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion
论文作者：Kun Zhou(Peking University), Xin Zhao(Renmin University of China), Shuqing Bian(Renmin University of China), Yuanhang Zhou(Xidian University), Ji-Rong Wen(Renmin University of China), Jingsong Yu(Peking University)

从KDD 2020看大规模推荐系统的应用——牛锡钏

论文题目： Neural Input Search for Large Scale Recommendation Models
论文作者： Manas Joglekar(Google), Cong Li(Google), Mei Chen(Google), Taibai Xu(Google), Xiaoming Wang(Google), Jay Adams(Google), Pranav Khaitan(Google), Jiahui Liu(Google), Quoc Le(Google)

论文题目： M2GRL: A Multi-task Multi-view Graph Representation Learning Framework for Web- scale Recommender Systems
论文作者： Menghan Wang(Alibaba Group), Yujie Lin(Alibaba Group), Guli Lin(Alibaba Group), Keping Yang(Alibaba Group), Xiaoming Wu(Hong Kong Polytechnic University)

论文题目： Attribute-based Propensity for Unbiased Learning in Recommender Systems: Algorithm and Case Studies
论文作者： Zhen Qin(Google), Suming J. Chen(University of California Los Angeles), Donald Metzler(Google), Yongwoo Noh(Google), Jingzheng Qin(Google), Xuanhui Wang(Google)

报名方式

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