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KDD CUP 比赛结果出炉，支付宝安全团队、滴滴、京东等获奖

来源：Ghost系统之家浏览：时间：2023-03-15 08:06:08

消息，8 月 7 日，国际数据挖掘顶会 KDD 2019上三大竞赛 KDD CUP 比赛结果出炉，中国参赛者获奖。

KDD CUP今年有 2800 多支注册队伍参赛，包括了 230 个学术和研究机构，分为三个赛道：常规机器学习竞赛、自动机器学习竞赛、强化学习竞赛。

其中，常规机器学习竞赛由百度赞助，包括两个任务：最适合的交通方式推荐、开放研究／应用挑战。在最适合的交通方式推荐中，冠军为蚂蚁金服的支付宝安全团队，亚军团队来自上海微盟、趋势科技、滴滴、北京邮电大学、华南理工大学、京东等。在开放研究／应用挑战中，冠军为日本NTT DOCOMO 公司，亚军则来自东南大学。

自动机器学习竞赛由第四范式赞助，获得冠军的是 DeepBlueAI 和北京大学团队，亚军是来自新加坡国立大学的团队。

强化学习竞赛由IBM Afirca 和Hexagon－ML.com 赞助，冠军是中国台湾国立成功大学的团队，亚军是清华大学、京东和北京航天航空大学的团队。

从蚂蚁金服了解到了其获奖项目详情。支付宝安全团队获得冠军的赛题主要是在城市复杂出行情境下，预测用户在地图上会选择的出行方案。因为多种出行方式的组合，可选的出行方案有十几种之多可选。这次的比赛不仅更看重模型最终结果，也同时强调了模型的上线应用效率和业务应用易解释性。

蚂蚁金服介绍，这个题目实际上是一个基于上下文的多模态交通推荐问题，类似于高德手机地图如何给用户推荐最合适的交通方式的问题，具有很强的应用场景。

“本次比赛获奖主要优势有两个：一个是我们 alpha risk 团队沉淀一套自动建模的工具，加速和优化了整个比赛得特征工程部分；另外，在 F1评分函数上我们设计使用了 F1 最大化优化算法也明显提升了我们的模型效果。”蚂蚁金服的工作人员说。

为何蚂蚁金服的优势在金融领域，却派出了支付宝安全团队参加“最适合的交通方式推荐”竞赛？了解到，蚂蚁金服的数据挖掘技术团队隶属支付宝安全团队，其很多能力输出给别的业务线，甚至是事业部。

蚂蚁金服的工作人员介绍：气象预测（比如雾霾监测）、医疗场景（癌症检测、生物医药定位）等提供支持。

此外，KDD“图深度学习国际研讨会：方法与应用（DLG 2019）”于2019年8月5日举办。DLG2019旨在汇聚自不同背景和观点的学术研究人员和从业者，分享在图神经网络领域的前沿技术。值得一提的是，国内人工智能独角兽乂学教育-松鼠AI深度参与的研究项目包揽了研讨会的最佳论文和最佳学生论文奖项。

获得最佳论文的是来自华中师范大学、IBM研究院和乂学教育-松鼠AI的研究《Exploiting Graph Neural Networks withContext Information for RDF-to-TextGeneration》，这篇论文研究的是基于RDF数据的文本生成，该任务是在给定一组RDF三元组的情况下生成相应的描述性文本。

获得最佳学生论文的是来自南京大学、IBM研究院和乂学教育-松鼠AI的研究《An Empirical Study of Graph NeuralNetworks Based Semantic Parsing》，这篇论文研究的是基于图神经网络语义解析。

当天的研讨会由SIGKDD主席、京东集团副总裁裴健发表开场词，并邀请了来自斯坦福大学、清华大学、UCLA、UIUC等高校的学者发表演讲。乂学教育-松鼠AI首席科学家崔炜博士也受大会邀请，介绍了目前图深度学习和知识图在自适应学习中的进展。