KDD是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，由ACM創(chuàng)辦于1995 年，其對(duì)論文接收非常嚴(yán)格，接收率僅為15%左右，收錄的論文代表了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究方向。KDD官方顯示，今年入選論文僅有317篇。

此次阿里巴巴入選的18篇論文中，認(rèn)知智能再次成為核心主題，有6篇論文為該方向的研究成果，并全面涵蓋了認(rèn)知智能的三個(gè)層次，包括跨領(lǐng)域知識(shí)圖譜（底料），圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（推理工具），用戶交互（圖文、短視頻理解）。

其中，《Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders》一文中，阿里巴巴提出了一種讓機(jī)器更懂人類的方法，可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)預(yù)測(cè)。該論文提出預(yù)測(cè)人類行為的訓(xùn)練思路，融合解糾纏表征的技術(shù)和自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)，突破了目前主流推薦算法依賴于過(guò)往數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)而無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)、長(zhǎng)遠(yuǎn)推理的局限。

達(dá)摩院2020十大科技趨勢(shì)曾提到，人工智能正在從感知智能到認(rèn)知智能演進(jìn)，而關(guān)鍵突破口就是跨過(guò)深度學(xué)習(xí)去做研究。阿里巴巴資深算法專家楊紅霞表示，”深度學(xué)習(xí)模型下的智能機(jī)器只能夠照章辦事，缺乏靈活性，認(rèn)知智能的研究是解決這一困境的必然途徑，它可以從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會(huì)歷史中汲取靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識(shí)圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，幫助機(jī)器具備理解和運(yùn)用知識(shí)。”

據(jù)介紹，KDD 2020將于2020年8月23日至27日于美國(guó)加州圣迭戈市舉行。

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