必赢app亚洲官网提出一种针对深度神经网络的主动学习方法,这是我国国内大学教师首次在该会议上发表论文
Tagged Tags:

近日,数据挖掘领域国际顶级会议KDD2018在英国伦敦举行。我校计算机科学与技术学院/人工智能学院共7篇论文入选,其中包括3篇以南航为第一单位的论文和4篇合作论文。

计算机系师生在顶级国际会议上发表论文


  清华新闻网11月9日电
11月4日,清华大学计算机系高性能所师生在美国佐治亚州萨瓦纳举行的顶级国际会议操作系统设计与实现大会(USENIX
Operating System Design and Implementation,OSDI 2016
)上发表了2篇论文。这是我国国内大学教师首次在该会议上发表论文。

必赢app亚洲官网 1

必赢app亚洲官网,会议现场。

  两篇论文的内容均为大数据分析领域的图计算系统。《基于三维划分的图计算方法》“Exploring
the Hidden Dimension in Graph
Processing
”作者为章明星、武永卫、陈康、钱学海、李雪、郑纬民,该文提出了基于进一步划分点的三维图划分方法,这一方法可以大幅度的降低多种图计算应用的通信量,从而达成最高4.7倍的计算加速。《双子星:一种以计算为中心的分布式图计算系统》“Gemini:
A Computation-Centric Distributed Graph Processing
System
”作者为朱晓伟、陈文光、郑纬民、马晓松,该本提出了分布式双模式计算、按块递归划分数据以及细粒度任务窃取等多个优化技术,实现的双子星系统比现有图计算系统性能平均提高20倍,所用内存仅为其六分之一。

  此国际会议是计算机系统软件领域的顶级会议之一,参会论文主要为在系统软件的设计、实现与应用方面的学术创新。此次会议共录用论文47篇,录用率18%。

供稿:计算机系 编辑:常 松

张道强教授及其学生丁毅与微软亚洲研究院合作的论文“Investor-Imitator: A
Framework for Trading Knowledge
Extraction”提出一种交易知识抽取模型,从目标投资者行为中挖掘出交易参考知识,为量化交易提供决策支持。

黄圣君老师及其学生合作的论文“Cost-effective training of deepCNNswith
active model
adaptation”提出一种针对深度神经网络的主动学习方法,能够用更少的标记数据将预训练好的深度模型迁移到不同的任务上,从而降低深度神经网络的学习代价。

黄圣君、陈松灿教授等人合作的论文“Active feature acquisition with
supervised matrix
completion”提出一种结合主动学习和矩阵补全技术的方法,能够在特征缺失严重的情况下有效利用标记信息,节省特征提取代价。

除此以外,学院陈松灿、李雪、顾晶晶等老师还有多篇合作论文也同时被KDD2018录用。据统计,这是我校首次在KDD大会上发表论文,论文发表数量在国内高校中名列前茅。

KDD会议由国际计算机学会ACM主办,是数据挖掘领域最好的国际学术会议。2018年,共有来自99个国家的3377名学者注册参会,并且吸引大量工业界人员参与,会议赞助费用达到120万美金。KDD2018共收到投稿1480篇,分为Research
Track和AppliedDataScience Track。Research
Track投稿983篇,录用论文178篇,其中oralpaper104篇,录用率仅为10.9%,以南航为第一单位的3篇论文均被录用为oralpaper。

必赢app亚洲官网 2

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

相关文章