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2019年8月初，数据挖掘领域顶级国际会议KDD2019在美国阿拉斯加安克雷奇举行。我校魏哲巍教授、研究生殷源参加了会议并做论文报告。

8月6日，殷源做题为“Scalable Graph Embeddings via Sparse Transpose Proximities”的论文报告。该论文设计了一种高效的图嵌入算法，该算法可以在线性时间内返回大规模网络的图嵌入向量。殷源是论文的第一作者，魏哲巍教授是通讯作者。

此外，我校赵鑫副教授与北京航空航天大学合作在KDD2019上发表论文“Empowering A* Search Algorithms with Neural Networks for Personalized Route Recommendation”，该论文使用神经网络自动学习PRR任务的A*算法成本函数。

KDD会议由国际计算机学会ACM主办，是数据挖掘领域的顶级国际学术会议，每年一届，至今已举办25届。KDD会议为数据挖掘、知识发现等邻域的研究者、开发者以及用户提供了探索最新学术思想、交流开发经验和实际应用的平台，引导和促进数据挖掘的发展。本届KDD会议收到Research Track投稿1179篇，录用论文174篇，其中oral paper 111篇，录用率约为9%。我校师生以第一作者发表研究论文1篇，被录用为oral paper。

附：完整论文信息

【1】“Scalable Graph Embeddings via Sparse Transpose Proximities”

链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id="3330860

【2】“Empowering A* Search Algorithms with Neural Networks for Personalized Route Recommendation”

链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id="3330824