我院师生在数据挖掘顶级会议KDD2018上发表多篇论文

近日，数据挖掘领域国际顶级会议（CCF A类）KDD2018在英国伦敦举行。我校计算机科学与技术学院/人工智能学院共7篇论文入选，其中包括3篇以南航为第一单位的论文和4篇合作论文。

张道强教授及其学生丁毅与微软亚洲研究院合作的论文“Investor-Imitator: A Framework for Trading Knowledge Extraction”提出一种交易知识抽取模型，从目标投资者行为中挖掘出交易参考知识，为量化交易提供决策支持。

黄圣君老师及其学生合作的论文“Cost-effective training of deep CNNs with active model adaptation”提出一种针对深度神经网络的主动学习方法，能够用更少的标记数据将预训练好的深度模型迁移到不同的任务上，从而降低深度神经网络的学习代价。

黄圣君、陈松灿教授等人合作的论文“Active feature acquisition with supervised matrix completion”提出一种结合主动学习和矩阵补全技术的方法，能够在特征缺失严重的情况下有效利用标记信息，节省特征提取代价。

除此以外，学院陈松灿、李雪、顾晶晶等老师还有多篇合作论文也同时被KDD 2018录用。据统计，这是我校首次在KDD大会上发表论文，论文发表数量在国内高校中名列前茅。

KDD会议由国际计算机学会ACM主办，是数据挖掘领域最好的国际学术会议。2018年，共有来自99个国家的3377名学者注册参会，并且吸引大量工业界人员参与，会议赞助费用达到120万美金。KDD 2018共收到投稿1480篇，分为Research Track和Applied Data Science Track。Research Track投稿983篇，录用论文178篇，其中oral paper 104篇，录用率仅为10.9%，以南航为第一单位的3篇论文均被录用为oral paper。