KDD'08获得了创纪录的总提交693条。 “研究跟踪”收到了来自30个不同国家的510份意见书,而“工业跟踪意见”则收到了来自10个不同国家的83份意见书。对于研究方向,计划委员会接受了95篇论文,其中25篇论文的口头报告选择了50篇(占总数的9.8%),而15篇论文的口头报告则选择了45篇(占总数的8.8%)。工业跟踪的相应数字分别为13(占总数的15.7%)和10(占总数的12.0%)。会议过程中,所有接受的论文的发表时长不得超过9页,并且在会议期间的两次傍晚海报会议之一中,还为所有接受的论文提供海报发表的机会。 p>
除论文外演讲中,会议还包括7个教程,13个讲习班,一个小组,KDD-Cup竞赛,一个演示会议,以及Trevor Hastie(斯坦福大学),Jitendra Malik(加州大学伯克利分校)和Michael Schwarz(雅虎研究中心)的三场邀请演讲。 )。工业轨道包括Thore Graepel(英国微软研究院,英国)和Udo Miletzki(德国,西门子)的两个邀请演讲。
机译:通过分层非参数贝叶斯集合矩阵分解进行多关系学习
机译:基于集体矩阵分解的多任务学习预测毒品疾病关联
机译:用于增强型多视图学习的深度集合矩阵分解
机译:通过集体矩阵分解进行关系学习
机译:使用张量和耦合矩阵分解的基于上下文的基于建议的学习分析
机译:基于集体矩阵分解的多任务学习预测药物-疾病关联
机译:通过集体矩阵分解进行关系学习
机译:集体矩阵分解的关系学习