文章目录1相关介绍1.1感受野的定义贡献2图卷积网络GCNGCN、GraphSAGE、GATDiscussions3GeniePath3.1PermutationInvariant排列不变性Theorem1(PermutationInvariant排列不变性)Remark2(AssociativeProperty结合律)3.2AdaptivePathLayer自适应的路径层Adaptivebrea

原文链接：http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd

这是一篇将GNN运用在预测知识图谱(KnowledgeGraph)节点重要性的文章，被KDD2019接收。

本文的三位作者来自华盛顿州立大学，同之前的几篇论文一样，本文也是旨在解决如何在非欧的graph中获得适用于广义卷积的子图结构，并提出模型learnablegraphconvolutionallayer(LGCL)。LGCL根据值的排序，为每个特征自动选择固定数量的相邻节点，将图形数据转换成一维格式的网格状结构（在节点邻域矩阵上执行最大池化，得到top-k特征元素），从而可以对泛型图进行常规的卷积操

目录1.EigenPool1.1GraphCoarseningEigenvector-BasedPoolingTHEORETICALANALYSISOFEigenPoolingEXPERIMENT这真是我读过的最难的一篇图池化了。有些没有理解的地方等日后再来拾遗。本文作者来自MichiganStateUniversity，PennsylvaniaStateUniversity以及IBMT.J.Wa

一些消息来源说数据挖掘也被称为数据库知识发现（KDD），而另一些人则说它是KDD的阶段之一。但是，最重要的是数据挖掘将来自较大池的数据汇总在一起，并试图找到两个概念或项目之间的关联。

数据库中知识发现过程（KDD）：输入数据—>数据预处理---->数据挖掘---->后处理---->信息数据预处理：特征选择，维规约，规范集，选择数据子集后处理：模式过滤，可视化，模式表示数据挖掘任务分为两大类

KDD2017ThemesForewordtotheAppliedDataScience:InvitedTalksTrackatKDD-2017应用数据科学前言：KDD-2017特邀讲座TheAppliedDataScience

雷锋网AI科技评论按：2017年8月13-17日，第23届国际知识发现与数据挖掘大会（KDD）在加拿大哈利法克斯召开。

算法挑战赛方案介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/149075795Github链接：https://github.com/bettenW/TIANCHI_OGeek_Rank22.KDD-CUP2020Debiasing

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义

我们搞的是kdd，主要是知识发现，所以大多是重复eda（探索分析）etl（数据清洗），数据清洗和探索，使用现有的数据挖掘框架。重头戏还是在eda和etl，我们只是使用框架，重复edaetl。你没

数据挖掘什么是数据挖掘数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤

这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛，KDD和Kaggle，被首先推荐使用的原因。一般来说集成学习可以分为三大类：用于减少方差的bagg

IEEET-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV,CVPR,ECCV;（期刊：IEEET-PAMI,IJCV,IEEET-IP）人工智能：IJCAI,AAAI;（期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH,KDD

KDDDebiasing赛题理解一、解决什么问题？A．大主题：为了解决多模态数据情境下（短视频，微博，明星带货等新的零售业务场景），推荐系统面临的数据统筹，平衡和挖掘挑战。B.具体问题解决目前推荐系统的马太效应（曝光范围越来越窄的问题）。能获胜的解决方案需要在历史数据中出现很少的物品上预测表现良好，所以消除clickdata偏差至关重要。为了更贴近线下训练，线上测试的真实业务场景，训练集和测试集也

hi各位大佬好，上面两篇都是关于数据处理的，包括预处理及结果评价，那么这里就是模型训练了。ForVideoRecommendationinDeeplearningQQGroup277356808ForVisualindeeplearningQQGroup629530787I'mherewaitingforyou1-训练数据的载入这里采用了一个Dataloader，但我感觉没必要其中的俩参数分别表示

现阶段对数据库中知识发现KDD、数据挖掘、集成学习、深度学习、机器学习、人工智能、统计学、大数据、云计算的个人理解：1.KDD与数据挖掘首先说一下数据库中知识发现KDD，其过程包括：输入数据、数据预处理

星标/置顶小屋，带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文|江城编|夕小瑶今天聊聊百度在最顶级的数据挖掘会议KDD2019的计算广告track上提出的query-ad匹配模型——莫比乌斯（MOBIUS

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据竞赛类网站Kaggle阿里巴巴天池大数据比赛DataCastleCCF大数据与计算智能大赛Di-Tech算法大赛KDD-CupKDnuggetsCompetition全国高校云计算应用创新大赛ByteCup

第1章绪论1.1什么是数据挖掘KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabase过程如下：CreatedwithRaphaël2.1.0输入数据数据预处理数据挖掘后处理信息其中，数据预处理包括如下几部分

UnifyingDeepandSpectralLearning》(ICLR2019)谱推理网络：深度学习与谱学习的统一GitHub2、《KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation》(KDD2019

介绍阿里巴巴团队发表于KDD2018，文章题目-《AttentionalFactorizationMachines：LearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks

以下均是从吴军的数学之美当中摘抄的：现在让我们来看看奇异值分解是怎么回事。首先，我们可以用一个大矩阵A来描述这一百万篇文章和五十万词的关联性。这个矩阵中，每一行对应一篇文章，每一列对应一个词。在上面的图中，M=1,000,000，N=500,000。第i行，第j列的元素，是字典中第j个词在第i篇文章中出现的加权词频（比如，TF/IDF)。读者可能已经注意到了，这个矩阵非常大，有一百万乘以五十万，即

还有KDD挑战赛：htt

来源于github，自搜可得。ForVideoRecommendationinDeeplearningQQGroup277356808ForVisualindeeplearningQQGroup629530787I'mherewaitingforyouwannahaveadatewithsomeoneinBeijingpleasejoinintheQQGroup7378137001-改变当前的工作

上面一篇介绍了所用数据的分割，这篇主要是训练数据的构建。ForVideoRecommendationinDeeplearningQQGroup277356808ForVisualindeeplearningQQGroup629530787I'mherewaitingforyou关于数据的介绍参考这一篇。1-读取及初步处理item-feat获取item-feat毫无疑问，就一个csv文件，我很好奇，

什么是数据挖掘数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程

Kaggle是一个用来学习、分享和竞赛的线上数据实验平台，有点类似KDD—CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将背景、数据、期望指标等发布在kaggle上，用竞赛的方式向全世界的数据科学家和爱好者寻求解决方案

facebook的paper《DeepLearningRecommendationModelforPersonalizationandRecommendationSystems》和2019年第四范式在KDD

KDD，2019这篇文章给人感觉比较全面、general，针对的网络叫AttributedMultiplexHEterogeneousNetwork(orAMHEN)，即考虑节点属性、考虑不同节点类型和不同边类型的网络

纵观Kaggle、KDD等国内外大大小小的比赛，每个竞赛的冠军其实并没有用到很高深的算法，大多数都是在特征工程这个环节做出了出色的工作，

刚刚在美国阿拉斯加州落幕，并且所有奖项均已揭晓，如之前报道，这是一届中国面孔星光璀璨的KDD。华人博士拿下最佳论文，KDDCUP三大竞赛奖项也被中国组织包揽各项大奖。

它是数据库知识发现（Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD）中的一个步骤，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

2017年8月13-17日，第23届KDD大会在加拿大哈利法克斯召开。

从数据中发现知识)，从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识挖掘的不仅仅是数据（所以“数据挖掘”并非一个精确的用词），数据挖掘的替换词如从数据库中的知识挖掘（KDD

论文标题：ImprovingConversationalRecommenderSystemsviaKnowledgeGraphbasedSemanticFusion论文来源：ACMSIGKDD2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.04032来自：RUCAIBox会话推荐系统(conversationrecommendersystem,CRS)旨在通过交互式的会话给

咳咳，有个重要消息要分享：由阿里主办的KDDCup2020正式开赛啦！数据智能领域最有影响力的顶级赛事被誉为大数据界“奥运会”吸引全球顶尖科研团队你值得拥有这次有两大赛题：多模态商品推荐、消除人工智能偏见我们开放了史上最大规模的商品多模态数据集，包含丰富的商品标题文本、商品图片和商品视频，阿里以多模态检索的任务形式开放，属业界首次！天池诚邀请各豪杰参与挑（fang）战（fei）极（zi）限（wo）

阿里天池数据官方地址。ForVideoRecommendationinDeeplearningQQGroup277356808ForVisualindeeplearningQQGroup629530787I'mherewaitingforyouwannahaveadatewithsomeoneinBeijingpleasejoinintheQQGroup737813700此赛道题目：KDDCup2

于是Y.Shu继续为大家整理了今年ACL、AAAI、IJCAI、SIGIR、CVPR、ICML、KDD等顶级会议上智能问答方向的

2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义

论文链接：:http://delivery.acm.org/10.1145/3230000/3220007/p1930-ma.pdf?ip=203.12.205.218&id=3220007&acc=OA&key=4D4702B0C3E38B35.4D4702B0C3E38B35.4D4702B0C3E38B35.5945DC2EABF3343C&acm=1564023378_5b8f499307

背景知识KDD是数据挖掘与知识发现（DataMiningandKnowledgeDiscovery）的简称，KDDCUP是由ACM（AssociationforComputingMachiner）的SIGKDD

作者丨崔克楠学校丨上海交通大学博士生研究方向丨异构信息网络、推荐系统本文要介绍的两篇论文在metriclearning和translationembedding的角度对异构信息网络中的节点进行学习，都受到了knowledgegraph的模型如TransE，TransR的影响，所以在这里一起来进行对比说明。异构信息网络专题论文集：https://github.com/ConanCui/Researc

转载：专知近期必读的五篇KDD2020【图神经网络(GNN)】相关论文_Part2ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）。

来源：新智元本文约5000字，建议阅读10+分钟本文提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果。[导读]时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题，具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间这类交通状态特征作为模型输入，很难预测整体的交通状况，本文提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果（本文作者高德机器学

在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：http://www.kdnuggets.com/datasets/还有另外一个很好的资源网址为：http://kdd.ics.uci.edu

论文是也发KDD2016..一、主要论文：node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks本节引用自a、微博洪亮劼：【论文每日读】node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworksb