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為方便用戶了解論文的更多詳情，秒讀論文在視頻結束頁自動生成二維碼，掃碼即可進入 AMiner 頂會專版的 KDD 2020 專題網站論文專欄對應的文章詳情頁，詳細了解文章核心內容，迅速獲得您需要的論文作者介紹、摘要、文章簡介、研究結果、引用文獻等重要內容。

AMiner 頂會專版 —— KDD 2020 專題網站

本月 23 日，國際數(shù)據(jù)挖掘領域最高級別的會議 ACM SIGKDD（國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會，簡稱 KDD）即將舉辦，今年的 KDD 大會將以線上形式舉行。AMiner 頂會專版上線KDD 2020專題網站，網站開設論文、華人學者、視頻等專欄。

在論文專欄，用戶可通過主題、作者、論文發(fā)表機構來篩選自己感興趣的論文，專欄還設有論文推薦功能，可一目了然找到閱讀量最高和最受關注的論文。

在論文專欄的主頁篩選本次 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文，進入以下頁面，這里呈現(xiàn)了每篇論文的題目、作者、概要、引用情況、瀏覽量等信息，用戶直接在此免費下載所需論文的全文，也可以在評論區(qū)和點贊區(qū)參與互動。

對于論文作者，用戶可通過點擊作者名字，進一步了解作者畫像，深入了解作者的相關研究。

以 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文為例，體驗一下秒讀論文吧：

1． 論文題目：Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption

簡介：作者提出了一種分布式學習框架，以大大提高基于同態(tài)加密的數(shù)據(jù)挖掘算法的訓練速度。

2． 論文題目：AutoST： Efficient Neural Architecture Search for Spatio－Temporal Prediction

簡介：作者提出了一種名為 AutoST 的新型神經體系結構搜索網絡，該網絡具有針對時空預測任務量身定制的高效搜索空間，可以將其推廣到多個不同場景。

3． 論文題目：

簡介：作者提出了類別專用的卷積神經網絡，專門用于視覺感知的電子商務中的點擊率預測。

4． 論文題目：Doing in One Go： Delivered Time Inference Based on Coueriers＇ Trajectories

簡介：作者建議使用“交貨時間推斷”，以根據(jù)快遞人員的軌跡自動推斷運單的交貨時間。

5． 論文題目：CAST： A Correlation－based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on Multi－scale Data
簡介：作者通過數(shù)學證明了 CAST 構造的矩陣 Z 具有分組效應。

關于 Calliope Video：

Calliope 是一款由同濟大學智能大數(shù)據(jù)可視化實驗室（iDVX Lab）研發(fā)的智能數(shù)據(jù)可視化內容生成平臺，可以幫助用戶快速生成、創(chuàng)建、編輯和分享各種形式的數(shù)據(jù)可視化內容。用戶只需拖拽上傳數(shù)據(jù)，輕輕一點，即可自動生成相應的可視化內容。平臺提供了多種可視化圖表及排版方式，適用于各種應用場合，輕輕一點即可將所生成的可視化內容分享給好友或合作方。

Calliope Video 是同濟大學智能大數(shù)據(jù)可視化實驗室及清華大學AMiner團隊基于Calliope 自動生成技術聯(lián)合發(fā)布的一款智能數(shù)據(jù)視頻內容生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過智能語義識別技術，為文本數(shù)據(jù)自動匹配最適合的設計素材，生成各種動畫效果，最終自動化整合動效、圖像、語音、文本合成高質量圖文并茂的數(shù)據(jù)短視頻。

關于 AMiner：

AMiner 是清華大學計算機系研發(fā)的科技情報大數(shù)據(jù)挖掘與服務系統(tǒng)平臺，該系統(tǒng) 2006 年上線，吸引了全球 220 個國家和地區(qū)的 1000 多萬獨立 IP 訪問，數(shù)據(jù)下載量 230 萬次，年度訪問量超過 1100 萬，已成為學術搜索和社會網絡挖掘研究的重要數(shù)據(jù)和實驗平臺。

今年以來，AMiner已陸續(xù)更新學術搜索服務，上線會議智圖開放平臺，發(fā)布新冠疫情知識圖譜，推出 KDD 2020   頂會 AI 學術搜索工具等眾多科研服務與平臺，更多科研利器，敬請持續(xù)關注 AMiner 官網動態(tài)。