AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管，前雅虎研究院资深科学家
立即订阅
8829 人已学习
课程目录
已完结 166 讲
0/6登录后，你可以任选6讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
免费
人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？
013 | WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读：看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？
016 | The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？
017 | The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？
018 | The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？
019 | SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？
021 | SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？
022 | CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？
023 | CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？
024 | CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？
025 | ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？
028 | ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？
029 | ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？
030 | ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）
033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法：单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法：配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法：列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测，有哪些基础指标？
041 | 搜索系统评测，有哪些高级指标？
042 | 如何评测搜索系统的在线表现？
043 | 文档理解第一步：文档分类
044 | 文档理解的关键步骤：文档聚类
045 | 文档理解的重要特例：多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么？
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型：RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型：GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型：LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一：矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三：分解机
064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二：协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三：优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一：传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二：线上评测
072 | 推荐系统评测之三：无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”？
089 | 广告的竞价策略是怎样的？
090 | 如何优化广告的竞价策略？
091 | 如何控制广告预算？
092 | 如何设置广告竞价的底价？
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型：如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
AI技术内参
登录|注册
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
洪亮劼 2017-10-10
国际数据挖掘与知识发现大会 ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining），简称 KDD，是由美国计算机协会 ACM（The Association for Computing Machinery）的数据挖掘与知识发现专委会 SIGKDD（Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）主办，堪称数据挖掘研究领域的顶级会议。
KDD 最早是从 1989 年开始的 KDD 研讨班（Workshop）发展而来，当时的研讨班依托于人工智能顶级会议 IJCAI 大会或者 AAAI 大会，而后在 1995 年升级成为会议的模式，到现在已经有 20 多年的历史。今年的 KDD 大会于 8 月 13 日至 17 日在加拿大哈利法克斯成功召开。
SIGKDD 每年都会奖励一篇论文，这篇论文要在过去十年间对研究、方法论以及实践产生重大影响，这就是所谓的时间检验奖（Test of Time Award），引用次数以及对一个领域的影响力度是评选这个奖项的重要指标。
2017 年的 KDD 时间检验奖授予了美国康奈尔大学信息科学系主任、计算机科学系教授索斯藤·乔基姆斯（Thorsten Joachims）。这次授予是为了表彰他的论文《线性时间内训练线性支持向量机》（Training Linear SVMs in Linear Time），这篇论文也是 2006 年的 KDD 最佳论文，引用数超过 1600 多次。
Thorsten 的学术贡献
Thorsten 是一位机器学习界享有盛誉的学者，也是 ACM 和 AAAI 的双料院士，他所有论文的引用数加起来超过了 4 万次。2001 年从德国多特蒙德大学博士毕业后，他正式加入康奈尔大学从事机器学习研究。
获得这个奖项之前，Thorsten 曾多次获得重要奖项，比如 2017 年 ACM WSDM 的最佳论文奖（Best Paper Award）、2016 年 ACM SIGIR 的时间检验奖、2015 年 ACM KDD 的时间检验奖、2009 年 ECML 的最佳论文奖、2009 年 ICML 的 10 年最佳论文奖（Best 10-Year Paper Award）、2006 年 ACM KDD 的最佳论文奖、2005 年 ICML 的最佳论文奖、2005 年 ICML 的优秀学生论文奖、2005 年 ACM KDD 的最佳学生论文奖等。
Thorsten 在机器学习领域一直有着非常特殊的贡献。首先，他在支持向量机（SVM）的应用上做出了诸多努力。比如这次的时间检验奖，就是奖励他如何把支持向量机的训练达到线性复杂度，从而使支持向量机在大规模数据上的应用成为可能。
Thorsten 还致力于把支持向量机的基本算法，也就是仅仅支持分类问题和回归问题的算法，应用到更加复杂的有结构的输出结果上，俗称结构化的支持向量机算法。得益于这项工作，支持向量机可以对信息检索中很多复杂的、非二分的评估指标进行直接优化，如 F1 值（F-score）、平均精度均值（Mean Average Precision），从而让支持向量机的应用变得更加广阔。
在让支持向量机能够顺利应用到信息检索的过程中，Thorsten 还发现了另外一个问题，那就是如何利用搜索引擎的间接用户反馈（Implicit Feedback）来训练排序算法（经常是一个结构化的支持向量机模型）。具体来说，传统的搜索系统和信息检索系统主要是依靠人工标注的训练数据来进行优化和评估。这里所说的人工标注训练数据，主要是指人为地评价目标查询关键字和所对应的网页是否相关。
早期大家发现，虽然搜索引擎可以利用这样的数据来优化排序算法，但是搜索引擎在使用过程中会产生很多用户数据。这些数据可以是用户点击搜索页面结果产生的信息，也可以是其他的信息（比如用户在搜索页面的驻留时间等等）。早期这些信息并没有用于优化搜索引擎。以 Thorsten 为主的一批学者意识到点击信息的重要性，然后开始利用这些数据来训练和评估排序算法。这是 Thorsten 的第二个主要学术贡献。
Thorsten 第三个主要学术贡献，也是他最近几年的学术成功，那就是把因果推论（Causal Inference）和机器学习相结合，从而能够更加无偏差地训练模型。可以说这部分工作开创了一个新领域。
长期以来，如何有效地应用用户产生的交互数据来进行模型训练，都是大规模机器学习特别是工业界机器学习的难点。一方面，工业系统能够产生很多用户数据；另一方面，这些用户数据又受到当前部署系统的影响，一般都有一定的偏差。
因此工业级机器学习系统面临一个长期挑战，那就是，如何能够在评估模型以及训练模型的时候考虑到这样的偏差，从而去除这样的偏差。
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《AI技术内参》，如需阅读全部文章，
请订阅文章所属专栏。
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言
精选留言(7)
JIA真是开眼界了，原来大牛是这么读经典论文的，学习的榜样啊！2017-09-25 1 12
Zolynn收获很多2017-09-29 5
yaolixu洪老师好,您说:“Thorsten 利用因果推论中的倾向评分（Propensity Scoring）技术以及（Multi-armed Bandit）思想，把这样的方法成功地引入到机器学习中，使得无偏差地训练模型成为可能。 ”
我对这方面的研究感兴趣,查看Thorsten教授的主页, 找到下面这篇论文: T. Joachims, A. Swaminathan, T. Schnabel, Unbiased Learning-to-Rank with Biased Feedback, International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 2017.
我的问题是, 这方面的研究(使用有偏差的数据,无偏差的训练模型)是否还有更多的参考资料?非常感谢😊2018-06-18 4- 💪😊实时相关的任务，比如实时推荐，实时分类等2018-01-12 4
求渔多因子的分类问题的训练和预测，如广告投放的预测，政府选举的预测，千人千面的推荐，舆情的分类等2019-09-08
谢贵阳Garry谁能解释一下什么是有序回归？2019-04-08
登高文章没怎么(ﾟoﾟ;看懂，希望随着学习的深入可以明白2018-05-13 1
收起评论