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kdd论文前沿信息_缅甸kbzapp(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

kdd论文

95%的人不知道的SCI论文发表攻略 𐟎“ 在这个内卷的时代，谁不想拥有一篇SCI论文呢？大家都忙着收集文献、做实验、写论文，导致SCI论文竞争激烈！ 𐟓… 研究生有SCI论文=申博/获奖，毕业无忧！ 𐟓… 博士生有SCI论文=踏入科研圈，学术内耗不再！ 𐟓… 本科生有SCI论文=梦校offer，保研稳了！ 𐟘“ 但是，如果没有导师或师兄师姐的指导，独自一人搞论文可能会感到无从下手。或者，只是简单地抄袭，论文质量不高，发高区期刊只是奢望。 𐟔堨🙦—𖥀™，你需要一个靠谱的计算机SCI论文辅导！ 𐟎’ CV方向可辅导：顶会：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS B/C类：ICRA、BMVC 𐟎’ NLP方向可辅导：顶会：ACL、NAACL、EMNLP、COLING、AAAI、IJCAI、WWW、NeurIPS 其他：ICLR、NLPCC、ECAI、CONLL、IJCNN、PRICAI 𐟎’ 机器学习方向可辅导：顶会：ICLR、NeurIPS、ICML、AAAI B/C类：COLT、ECAI、ICRA、UAI、AISTATS、ACCV、ACML 𐟎’ 数据挖掘方向可辅导：顶会：KDD 𐟔堦ˆ‘们能帮你什么？从选题、文献调研、数据分析、实验代码、论文写作、选刊投递、返稿修改全程跟踪式辅导，直到论文成功录用为止。 500+导师资源库，人均手握10+篇顶会顶刊，专业负责，拒绝放养。资料信息严格保密，签订相关服务协议，结果导向。大牛导师提供全新思路视角，结构优化，多维度指导提升论文质量。 ⚠️ 不代写，拒绝学术不端❗️❗️ 𐟔堧‚𙥇𛥷椸‹角【立即咨询】或留言你的专业，匹配对口老师，一对一解答你的问题~

KDD 2025 论文评分大揭秘！𐟓Š 𐟓 论文一：相关性：3（中等）新颖性：3（中等）技术质量：3（中等）呈现：4（高）可重复性：4（高）审查者信心：4（高） 𐟓Š 论文二：相关性：3（中等）新颖性：2（低）技术质量：3（中等）呈现：3（中等）可重复性：4（高）审查者信心：3（中等） 𐟓ˆ 论文三：相关性：3（中等）新颖性：3（中等）技术质量：3（中等）呈现：3（中等）可重复性：3（中等）审查者信心：3（中等） 𐟓Š 论文四：相关性：3（中等）新颖性：3（中等）技术质量：3（中等）呈现：3（中等）可重复性：4（高）审查者信心：3（中等） 𐟓ˆ 论文五：相关性：3（中等）新颖性：2（低）技术质量：2（低）呈现：3（中等）可重复性：3（中等）审查者信心：4（高）

终于中KDD啦，论文算是一步到位了。开心是有的，平淡更多一点。对“成功具有时效性这句话”有了更深的感触，今年年初甚至年中的时候中，可能都会很兴奋，现在想的是顺其自然，不会给事情添加什么额外的定义了。 Btw，研究生期间没搞过的学术工作来做了，也算是证明自己实力了～

因果推断在推荐系统中的重要性 𐟓š 在KDD 2018的tutorial中，我们深入探讨了因果推断在推荐系统中的重要性。今天，我想分享一个真实的案例，说明为什么推荐系统需要学习因果推断。 𐟓Š 推荐系统的挑战想象一下，你在亚马逊上浏览页面时，看到了两个推荐：一个是“More Items to Explore”，另一个是“Best Seller in Computer Technology”。这两个推荐非常有针对性，第一个是基于你的历史记录推荐的，而第二个则专注于Computer Technology。如果你使用非因果的预测模型（例如CTR模型）来预测这两个推荐，你可能会被混淆因素所影响。例如，购买过Computer Technology的用户可能更喜欢在亚马逊购物，他们更愿意产生点击或购买行为，无论是否推荐。这样，预测模型会将高点击与第二个推荐建立相关性，但相关性并不意味着因果关系。 𐟔 去除偏差，建立因果关系那么，如何去除这种偏差，进而建立因果关系呢？我们尝试使用元学习的方法，通过观察研究来定义控制组和治疗组。我们利用倾向性匹配，将相同的用户群体分为两组：一组看到推荐，另一组没看到推荐。然后，我们测量推荐带来的增量效果。虽然我们的工作还处于初级阶段，但我们希望通过与大家的交流，能够不断改进。 𐟓š 论文参考如果你对这方面感兴趣，可以参考相关的论文。希望这些信息对你有所帮助！

南洋理工NLP课题，速看！ 𐟔堦ƒ𓨦在人工智能领域深造的你，千万不要错过这个超级适合的科研项目！导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授，他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 𐟑€ 研究方向：人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 𐟔𕣀项目背景】自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在帮助计算机理解和使用人类语言，从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科，致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛，因为人们用语言传达了最多的信息：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训，并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 𐟔𕠔opic： 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍：学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域，并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术：OpenAI GPT等预训练语言模型 𐟔𕠩€‚合人群对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础，至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法，有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 𐟔𕠩ṧ›𖨎𗊰Ÿ‘‰ 成绩单+学术报告+结业证明 𐟑‰ 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 𐟑‰ EI/CPCI级国际会议论文发表 𐟔𕠦•™授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。（𐟔奅觐ƒ专排TOP7）他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文，在EMNLP等学术会议担任高级职务，并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。

推荐系统研究热点与趋势分析 𐟓ˆ 推荐系统领域的研究一直备受关注，尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向，帮助你更好地了解该领域的最新进展。关键词趋势 𐟓Š 2022年：图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年：图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年：图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱研究方向建议 𐟓š 图神经网络：近年来，图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛，尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术（如CS224W网课）。经典任务创新：尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要，但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。实践应用导向：论文主题越来越注重实际应用，如序列推荐、新闻推荐等，以提升推荐系统的实用性和效果。资源获取 𐟓‘ 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022（ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会），收集了截至会议发布（5月14日）之前已公布的2020-2022年六大顶会（SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL）中推荐系统领域的论文，使用其标题来构建词云。通过这些关键词和研究方向的分析，你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势，为你的研究工作提供参考和启发。

中南大学计算机科学与技术学院招生攻略中南大学计算机科学与技术学科在全球ESI排名中稳居前1%，软科排名世界第75位，教育部学科评估结果为A-。学院拥有多个国家级和省部级研究平台，在人工智能与大数据研究领域具有国际领先的实力。 𐟓š 研究方向医学多模态大模型具身智能生成式人工智能扩散模型 𐟔젥Œ𛧖—大模型与智能计算前沿研究课题组课题组专注于人工智能领域的多模态大模型、具身智能、生成式人工智能和扩散模型的前沿研究，已在相关领域取得多项重要成果：学术成果：实验室已发表20余篇高水平学术论文，包括TPAM1、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、Neurips、ICLR、KDD、AAAI等CCF/CAAI A类及一区论文。研究应用：研究成果在学术界与工业界均有重要影响，相关技术已在多个实际场景成功应用，与商汤、上海AI lab、华为等公司有密切合作，优秀学生可以推荐业界实习。 𐟓‹ 招生要求硕士毕业院校为985/211，或符合以下条件之一：发表1篇CCF A类论文发表2篇CCF B及以上论文熟悉Python、PyTorch，具备扎实的数学基础（如线性代数、高等数学）。对人工智能研究充满热情，具有独立思考和解决问题的能力，踏实肯干。 𐟒𜠦供条件实验资源：实验室配备丰富的A100/A800计算资源，能够满足高效实验需求。国际化交流机会：优秀学生将有机会推荐至悉尼大学、香港科技大学、西澳大学等国际知名院校进行交换/博士后深造，或至华为、商汤科技、上海AI Lab等顶尖企业实习或工作。学术支持：提供一对一指导与实验设计支持，助力学生在国际顶级会议和期刊上发表高水平成果。 𐟎“ 招收名额博士生2名，面向对人工智能及相关前沿技术有浓厚兴趣的优秀学子；此外招收研究助理数名，优秀者享受上述待遇及次年博士优先录用； 𐟓頧”𓨯𗦖𙥼 请将个人简历、成绩单及相关证明材料（包括论文成果）以邮件标题【姓名-博士申请】发送至指定邮箱。期待您的加入，共同推动人工智能研究的持续突破！

KDD2023奖项揭晓，AI模型新进展 1. KDD2023已经公布了多个奖项，其中最佳论文包括《All in One: Multi-task Prompting for Graph Neural Networks》和《Improving Training Stability for Multitask Ranking Models in Recommender Systems》。 MIT发表了一篇论文，指出尽管LLM在多个方面取得了显著进步，但在推理任务上的表现仍然存在明显的不足。通过在21个不同推理问题上的表现进行详细的定性分析，揭示了其在推理任务上的局限性。开源参数模型HACK可用于构建数字人的头部和颈部区域，将在国际计算机图形顶级会议SIGGRAPH 2023上展示。该模型旨在解耦颈部和喉部运动、面部表情和外观变化，实现对头部的全方位控制，比现有头颈模型更准确和表现力更强。 OpenAI联合创始人和首席架构师John Schulman认为，模型会变得越来越好，可以训练模型意识到特定的限制，单次训练成功的关键在于如何内化知识。

科研伙伴招募！同行探讨 𐟑‹ 大家好，我是来自北美top10大学的在读PhD学生，已经在多个顶级期刊和会议上发表了多篇高水平论文，例如IEEE IV、IEEE ITSC、ICML和Neurips。我的谷歌学术引用量接近百次，并且还指导过学员在IEEE IROS和IEEE Transaction on Image Processing上发表论文。 𐟤 我正在寻找以下类型的合作伙伴：讨论合作伙伴：寻找志同道合的朋友一起讨论研究想法，分享论文。我们可以在大模型、NLP、推荐系统、CV、数据挖掘、时间序列以及其他AI4S方向进行深入的交流。联合发表论文：目标是发表在CCF-A类会议或期刊上的论文，如AAAI、NIPS、ICML、SIGKDD、SIGIR和ICASSP等。小领域讨论者：寻找在一个相对小领域内有专长的合作伙伴，合作愉快的话，可以保持长期合作。如果有新的idea，我会提供算力支持。期待与你在科研路上同行！

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

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