###KDDとは
データマイニング - knowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。
SIGKDD - アメリカの学会「Association for Computing Machinery」 (ACM) が主催するデータマイニングについての国際会議（この分野では最も権威があるものの一つ）の分科会 (SIG) のひとつ。Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining（知識発見とデータマイニングに関する特別分科会）の略称。
（参考）weblio
https://www.weblio.jp/content/KDD
KDD2019 @Anchorage in Alaska に参加してきました．
自身の発表は，
http://ml4ed.cc/2019-kdd-workshop/
のワークショップ，ポスター発表
http://ml4ed.cc/attachments/Okada.pdf
です．
このページは，聴講メモ等のまとめです．
注意
- 現在の筆者の英語力，知識での最大限のメモです
- ところどころメモ抜け，メモが追いつかなかった箇所もあります．参考程度にお使いください．
説明できる&解釈可能なAI（explanable,interpretable） や，時系列データを使った予測，（言語含め）に関する発表が多かった印象です．
###個人的に面白かった研究まとめ
https://qiita.com/kotaaaa/items/4f5f2681bd678e839b8a
###キーノートトーク（Keynote talk）
[Plenary Keynote Panel: Why, What & How we Democratize Data Science]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/c51fa55419690cf85217)
###ワークショップ(workshop)
[workshop W14: Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/5e089f332eb9c9c8296a)
###チュートリアル(tutorial)
[T11: Fake News Research: Theories, Detection Strategies, and Open Problems]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/bbf2e95c99aa1a0e0f44)
###研究発表セッション(Research Track Papers)
[Research Track Session RT10: Embeddings II]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/f9abeffa96b5fe80c041)
[Research Track Oral Presentations: RT11 Clustering and Visualization]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/3673bce00dfbdc7a68d3)
[Research Track Session RT15: Mining in Emerging Applications II]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/c8d75656d714b9057bc6)
[Research Track Session RT17: Interpretability]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/173e02c70c4445f690b1)
データサイエンス応用セッション(Applied Data Science Track Papers)
[Applied Data Science Track Session ADS2: Language Models and Text Mining]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/05e76a2747e8fdebaf0c)
[Applied Data Science Track Session ADS9: E-commerce and Advertising]
(https://qiita.com/kotaaaa/items/f3d7c507d0dfd1ae94a5)