专栏阿里KDD2017论文基于大规模图
机器之心专栏
作者：杨红霞（阿里集团）、YadaZhu(IBMWatson)、JingruiH(亚利桑那州立大学)
在国际知识发现与数据挖掘大会（KDD）全球论文投稿中，阿里集团和蚂蚁金服共有5篇论文被大会收录，本次被收录论文涵盖深度学习、大规模图计算、商品智能排序等多个研究领域，基于真实的业务场景或数据样本，文中部分方法结论已经在业务中运用。如深度学习语义建模研究中提出了一种新的文本语义编码算法conv-RNN，该模型在参考了较为常用的文本语义编码模型循环神经网络与卷积神经网络的同时，进行了进一步的文本语义编码优化，实现更为精准的文本分类和问答匹配并已应用于阿里智能音响「天猫精灵」。
KDD的英文全称是KnowldgDiscovryandDataMining，即知识发现与数据挖掘，由美国计算机协会ACM下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。KDD共吸引全世界篇论文投递，收录篇，包括清华、中科院、阿里在内的中国大陆学术界和工业界共被收录25篇。
本文介绍了阿里被KDD接收的论文《LocalAlgorithmforUsrActionPrdictionTowardsDisplay》。
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