ICDM是国际数据发掘研讨尖端会议兴办于2001年,每年举行一届,会议主题涵盖了数据发掘的一切方面,包含算法、软件、体系和应用程序等。本届ICDM会议总计收到投稿990余篇,终究录入长文98篇长文,录用率为9.8%。
会议期间发布研讨奉献奖、出色服务奖、10年最具影响力论文奖、最佳论文奖、最佳学生论文奖、DEI奖等多项大奖。我校智算学部2019届硕士结业生张鸽(现就读于澳大利亚麦考瑞大学)荣获最佳学生论文冠军,2019级在读博士生于智郅荣获最佳学生论文亚军。张鸽(硕士就读期间)与于智郅均师从学部金弟副教授。
张鸽的获奖论文是“FRAUDRE: Fraud Detection Dual-Resistant to Graph Inconsistency and Imbalance”。首要立异点为:针对诈骗网络中因为诈骗者假装带来的结点特征、拓扑及衔接联系的不一致性,以及诈骗者数远小于正常用户导致的网络不平衡性,初次提出两层对立图神经网络诈骗检测新方法,经过规划诈骗感知的图卷积来剖析街坊用户的不类似度,选用不平衡分类模块缓解因为用户数量不同引起的练习误差,很好的处理了上述难题。
于智郅的获奖论文是“AS-GCN: Adaptive Semantic Architecture of Graph Convolutional Networks for Text-Rich Networks”。首要的学术奉献为:针对已有图神经网络无法表现实在国际富文本网络中包含的最具信息量的语义结构难题,初次提出交融部分言语序列结构及大局主题语义结构的图神经网络新架构,经过将言语序列和主题语义联合建模为异构图信息、并动态学习最优图结构,处理了上述难题,并天然缓解了图神经网络所固有的拓扑约束问题。
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