KDD2019 聴講まとめ

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

キーノートトーク（Keynote talk）

Plenary Keynote Panel: Why, What & How we Democratize Data Science

ワークショップ(workshop)

workshop W14: Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency

チュートリアル(tutorial)

T11: Fake News Research: Theories, Detection Strategies, and Open Problems

研究発表セッション(Research Track Papers)

Research Track Session RT10: Embeddings II
Research Track Oral Presentations: RT11 Clustering and Visualization
Research Track Session RT15: Mining in Emerging Applications II
Research Track Session RT17: Interpretability

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
Applied Data Science Track Session ADS9: E-commerce and Advertising