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报码:【j2开奖】大会|CIKM 2016:大数据科学的前沿与应用

时间:2016-11-22 02:28来源:报码现场 作者:j2开奖直播 点击:
编者按 :信息检索、知识管理和数据库领域中的顶级ACM会议CIKM于今年10月末在美国印第安纳波利斯举行。本次我们邀请到了微软亚洲研究院数据挖掘与企业智能组(DMEI)实习生、华南理

  

报码:【j2开奖】大会|CIKM 2016:大数据科学的前沿与应用

编者按:信息检索、知识管理和数据库领域中的顶级ACM会议2016/1103/164877.html">CIKM于今年10月末在美国印第安纳波利斯举行。本次我们邀请到了微软亚洲研究院数据挖掘与企业智能组(DMEI)实习生、华南理工大学和微软亚洲研究院联合培养项目博士生王鹏伟同学与我们分享他眼中的2016/1103/164877.html">CIKM大会大会反映出了业界目前哪些研究热点?大数据科学领域又有哪些最新的发展前沿趋势?下面让我们跟随王同学的脚步一起来了解本次大会。

  会议简介

  CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的ACM会议。

  自1992年以来,CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员,为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛。大会的目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题,并通过征集和评估应用性和理论性强的高质量研究成果以确定未来的研究方向。

  2016年的CIKM大会于10月24日至10月28日在印第安纳州的印第安纳波利斯举行。

  印第安纳波利斯位于印第安纳州的中央,跨怀特河两岸,是印第安纳州最大城市和首府,历史上因其工业(特别是制造业)闻名,也是体验美国独特赛车文化的去处。在印第安纳波利斯赛道上举办的比赛不计其数,但要说最知名和最重要的,那还要数“印第安纳波利斯500英里大赛”。而在主会第二天晚上正好赶上印第安纳步行者队和达拉斯小牛队的篮球比赛,对于篮球爱好者来说没有什么比亲临现场呐喊助威更让人感到精神振奋了。

  即使对这些激烈运动都不感冒,你也会发现,印第安纳波利斯是一座喧嚣而又不失宁静的城市,高耸巍峨的士兵与水手纪念碑、庄严雄伟的世界战争纪念馆、安静祥和的Canal Walk以及散发着运动气息的NCAA冠军堂,俯拾皆风景,沿着美丽的Canal Walk走一圈,心中即使有再多的烦恼也会烟消云散……

  

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  海纳百川 有容乃大

CIKM-2016继续注重满足用户拥有统一的可访问的结构化和非结构化系统的需求:处于数据库、信息检索以及知识管理的交汇点,CIKM-2016大会着重强调大数据科学的前沿应用,洞察大数据科学领域中的最新动态。

  

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本次会议由大会主席翟成祥教授致开幕词,并介绍本次会议的投稿、审议标准和论文录用等情况,这也拉开了CIKM-2016大会的帷幕。今年大会日程包括专题报告(Tutorials)、大会主会议(Main Conference)和研讨会(Workshops)三大部分。在研究性领域(Research Track)中一共收到701篇长文(10页)和234篇短文(4页)的投稿,其中160篇长文被录取,录取率为23%。同时,今年为挽留一部分被淘汰的长文,主办方给予其作者修改为扩充版短文(6页)的机会,最终54篇扩充版短文(6页)和55篇短文(4页)被录取,录取率为24%。在工业性领域(Industry Track)当中一共收到111篇长文(10页)、26篇短文(4页)以及58篇demo论文的投稿,最终22篇长文、7篇短文以及20篇demo论文被录取,录取率分别为19.8%、26.9%和34.5%。本次会议首次尝试将工业论文扩展到10页。在这两百多篇研究性论文中,论文方向极其多样化,下图所示为录取论文方向分类以及论文内容字符云图。在本次大会中,所有的长文均获得了宝贵的20分钟口头报告的机会,短文则以海报展示为主。下图(左)所示为不同领域的投稿量,从图中可见图模型、分类任务、学习排序、信息检索以及知识库仍然是投稿量最大的5个领域。下图(右)为本次会议论文字符云图,其中Data、Learning以及Search等关键词出现频率较高,这也很好地吻合了本届CIKM的主题“Big Data”。

  

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下图为本届CIKM会议的参会注册人数比例统计图,显示来自中国参会的学者比例居于第一。

  

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  深入浅出,全面剖析

在CIKM-2016大会的第一天总共有8场专题报告(Tutorials),每场将近持续3个小时,中途有半个小时的茶歇休息时间,很多与会人员会利用这段时间和主讲人仔细探讨交流。8场专题报告虽然各自主讲的领域不同,但是基本上全部围绕在数据(data)这一核心上。例如,由IBM的Ping Zhang带来的“Big data science in drug discovery and development”的专题报告中,将数据挖掘方法应用在医学数据上,自动地从文本中提取药物名称以及加快药物研发速度,降低研发成本以及时间;James G. Shanahan带来的“Large scale distributed data science using Apache Spark 2.0”的专题报告中,系统讲述了如何在Apache Spark 2.0平台上处理大规模数据集。通过听取这些详细的专题报告,即使没有相关的专业背景,也能快速对一个领域有一个宏观的认识。

(责任编辑:本港台直播)
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