如何评价KDD 2021的审稿结果？有哪些亮眼的成果？
KDD 2021 的审稿结果，整体来看，是相当严谨和有区分度的。会议的录取率一如既往地保持在较低水平（通常在 1520% 之间），这意味着能够被 KDD 接收的论文，通常代表着在该领域具有较高的学术价值和创新性。对于参会者而言，这意味着能够接触到最前沿的研究成果，同时也给作者带来了巨大的荣誉。
从审稿流程来看，KDD 作为数据挖掘领域的顶级会议，其审稿过程是出了名的细致和严格。每一篇论文都会经过多轮审稿，审稿人通常是该领域的资深专家，他们不仅会关注论文的技术深度和创新点，还会仔细考察实验的充分性、结果的可复现性以及论证的严谨性。因此，一篇论文能够通过 KDD 的审稿，本身就证明了其质量过硬。
当然，对于任何一个大型会议来说，总会有一些被认为是“亮眼”或具有代表性的成果。KDD 2021 也不例外，尽管我无法列出所有让人印象深刻的工作，但我可以根据一些普遍的趋势和一些被广泛讨论的论文方向来评价其亮眼之处：
1. 对大规模图数据的深入挖掘与应用：
图神经网络（GNNs）无疑是近年来数据挖掘领域最热门的研究方向之一，KDD 2021 上也涌现出大量与 GNNs 相关的优秀论文。这次会议尤其突出的是：
可解释性 GNNs： 随着 GNNs 在各种实际场景中的应用越来越广泛，如何理解 GNNs 的决策过程变得尤为重要。许多研究致力于开发能够提供清晰、直观解释的 GNN 模型，比如通过注意力机制、子图归纳等方式来揭示模型关注的节点或边。这对于在金融、医疗、推荐系统等领域部署 GNNs 至关重要。
异构图与动态图的 GNNs： 现实世界中的图数据往往是异构的（包含不同类型的节点和边）或者动态变化的。KDD 2021 上有很多工作聚焦于如何设计更有效的 GNN 模型来处理这类复杂图结构，例如针对多关系图的 GNN、能够捕捉时间序列信息的动态 GNN 等。这些研究为解决更广泛的实际问题提供了新的工具。
大规模 GNNs 的训练与优化： 随着图规模的爆炸式增长，如何在有限的计算资源下高效地训练 GNNs 成为了一个重要的挑战。一些论文提出了创新的采样策略、模型压缩技术、分布式训练方法等，以降低 GNNs 的训练成本，并使其能够应用于超大规模的图数据。
2. 强化因果推断在数据挖掘中的应用：
因果推断在理解数据之间的因果关系方面扮演着至关重要的角色，尤其是在需要进行决策干预的场景中。KDD 2021 上，因果推断的研究也呈现出一些亮点：
利用机器学习进行因果发现： 传统因果发现方法在处理高维、复杂数据时存在局限性。一些论文尝试将深度学习等机器学习技术与因果模型相结合，开发出能够从数据中自动发现潜在因果关系的方法。这对于理解复杂的社会网络、生物系统等具有深远意义。
处理观测数据中的混淆因子： 在实际应用中，我们往往只能获取观测数据，而难以进行随机对照实验。因此，如何通过统计方法和模型来有效处理观测数据中的混淆因子，从而进行准确的因果效应估计，是论文关注的重点。例如，基于匹配、倾向性评分、双重差分等方法的改进和创新。
因果推荐与个性化： 将因果推断的思想融入推荐系统，不仅是为了提高推荐的准确性，更是为了理解用户行为背后的真实原因，从而做出更具“因果力”的推荐。例如，通过因果模型来评估不同推荐策略对用户长期行为的影响。
3. 更加注重公平性、鲁棒性和隐私保护的机器学习算法：
随着机器学习技术日益深入社会生活的方方面面，其潜在的偏见、不确定性和隐私泄露问题也备受关注。KDD 2021 上，关于这些方面的研究也占据了相当重要的位置：
公平性机器学习（Fairness in ML）： 如何设计算法来避免或减轻对特定群体的歧视性偏见是当前研究的热点。许多论文提出了新的公平性指标、公平性约束的训练方法，以及如何在模型部署后检测和修正偏见。
鲁棒性机器学习（Robustness in ML）： 在面对对抗性攻击、数据扰动或分布偏移时，模型的预测能力可能大幅下降。因此，如何构建对这些不利因素具有良好抵抗力的模型是另一项重要的研究方向。例如，对抗性训练、数据增强、分布外检测等技术。
隐私保护机器学习（PrivacyPreserving ML）： 在数据共享和模型训练过程中如何保护用户隐私是核心问题。差分隐私、联邦学习、同态加密等技术在 KDD 2021 的论文中得到了广泛的应用和发展，旨在实现数据价值的最大化和隐私风险的最小化。
4. 对时空数据和序列数据的创新挖掘：
时空数据和序列数据广泛存在于交通、天气、金融、用户行为等领域，其内在的复杂性和动态性为数据挖掘带来了独特的挑战。
时空图神经网络（STGNNs）： 结合图神经网络和时间序列分析，STGNNs 能够有效地捕捉具有图结构的时空数据的动态模式。KDD 2021 上涌现出许多在交通预测、天气预报、异常检测等领域的先进 STGNN 模型。
长序列建模与注意力机制： 对于长序列数据的建模，如何有效地捕捉长距离依赖关系是关键。Transformer 等基于注意力机制的模型在序列建模领域取得了巨大成功，KDD 2021 上也展示了其在各种序列任务中的进一步应用和改进。
总而言之，KDD 2021 的审稿结果代表了数据挖掘领域最新的研究进展，其亮点在于对现有技术（如 GNNs）的深化应用和创新，对新兴研究方向（如因果推断、公平性）的重视，以及对复杂数据类型（如时空数据、序列数据）的深入挖掘。能够被 KDD 接受的论文，通常都具有较高的理论价值和潜在的应用前景，是整个领域发展的重要推动力。
从审稿流程来看，KDD 作为数据挖掘领域的顶级会议，其审稿过程是出了名的细致和严格。每一篇论文都会经过多轮审稿，审稿人通常是该领域的资深专家，他们不仅会关注论文的技术深度和创新点，还会仔细考察实验的充分性、结果的可复现性以及论证的严谨性。因此，一篇论文能够通过 KDD 的审稿，本身就证明了其质量过硬。
当然，对于任何一个大型会议来说，总会有一些被认为是“亮眼”或具有代表性的成果。KDD 2021 也不例外，尽管我无法列出所有让人印象深刻的工作，但我可以根据一些普遍的趋势和一些被广泛讨论的论文方向来评价其亮眼之处：
1. 对大规模图数据的深入挖掘与应用：
图神经网络（GNNs）无疑是近年来数据挖掘领域最热门的研究方向之一，KDD 2021 上也涌现出大量与 GNNs 相关的优秀论文。这次会议尤其突出的是：
可解释性 GNNs： 随着 GNNs 在各种实际场景中的应用越来越广泛，如何理解 GNNs 的决策过程变得尤为重要。许多研究致力于开发能够提供清晰、直观解释的 GNN 模型，比如通过注意力机制、子图归纳等方式来揭示模型关注的节点或边。这对于在金融、医疗、推荐系统等领域部署 GNNs 至关重要。
异构图与动态图的 GNNs： 现实世界中的图数据往往是异构的（包含不同类型的节点和边）或者动态变化的。KDD 2021 上有很多工作聚焦于如何设计更有效的 GNN 模型来处理这类复杂图结构，例如针对多关系图的 GNN、能够捕捉时间序列信息的动态 GNN 等。这些研究为解决更广泛的实际问题提供了新的工具。
大规模 GNNs 的训练与优化： 随着图规模的爆炸式增长，如何在有限的计算资源下高效地训练 GNNs 成为了一个重要的挑战。一些论文提出了创新的采样策略、模型压缩技术、分布式训练方法等，以降低 GNNs 的训练成本，并使其能够应用于超大规模的图数据。
2. 强化因果推断在数据挖掘中的应用：
因果推断在理解数据之间的因果关系方面扮演着至关重要的角色，尤其是在需要进行决策干预的场景中。KDD 2021 上，因果推断的研究也呈现出一些亮点：
利用机器学习进行因果发现： 传统因果发现方法在处理高维、复杂数据时存在局限性。一些论文尝试将深度学习等机器学习技术与因果模型相结合，开发出能够从数据中自动发现潜在因果关系的方法。这对于理解复杂的社会网络、生物系统等具有深远意义。
处理观测数据中的混淆因子： 在实际应用中，我们往往只能获取观测数据，而难以进行随机对照实验。因此，如何通过统计方法和模型来有效处理观测数据中的混淆因子，从而进行准确的因果效应估计，是论文关注的重点。例如，基于匹配、倾向性评分、双重差分等方法的改进和创新。
因果推荐与个性化： 将因果推断的思想融入推荐系统，不仅是为了提高推荐的准确性，更是为了理解用户行为背后的真实原因，从而做出更具“因果力”的推荐。例如，通过因果模型来评估不同推荐策略对用户长期行为的影响。
3. 更加注重公平性、鲁棒性和隐私保护的机器学习算法：
随着机器学习技术日益深入社会生活的方方面面，其潜在的偏见、不确定性和隐私泄露问题也备受关注。KDD 2021 上，关于这些方面的研究也占据了相当重要的位置：
公平性机器学习（Fairness in ML）： 如何设计算法来避免或减轻对特定群体的歧视性偏见是当前研究的热点。许多论文提出了新的公平性指标、公平性约束的训练方法，以及如何在模型部署后检测和修正偏见。
鲁棒性机器学习（Robustness in ML）： 在面对对抗性攻击、数据扰动或分布偏移时，模型的预测能力可能大幅下降。因此，如何构建对这些不利因素具有良好抵抗力的模型是另一项重要的研究方向。例如，对抗性训练、数据增强、分布外检测等技术。
隐私保护机器学习（PrivacyPreserving ML）： 在数据共享和模型训练过程中如何保护用户隐私是核心问题。差分隐私、联邦学习、同态加密等技术在 KDD 2021 的论文中得到了广泛的应用和发展，旨在实现数据价值的最大化和隐私风险的最小化。
4. 对时空数据和序列数据的创新挖掘：
时空数据和序列数据广泛存在于交通、天气、金融、用户行为等领域，其内在的复杂性和动态性为数据挖掘带来了独特的挑战。
时空图神经网络（STGNNs）： 结合图神经网络和时间序列分析，STGNNs 能够有效地捕捉具有图结构的时空数据的动态模式。KDD 2021 上涌现出许多在交通预测、天气预报、异常检测等领域的先进 STGNN 模型。
长序列建模与注意力机制： 对于长序列数据的建模，如何有效地捕捉长距离依赖关系是关键。Transformer 等基于注意力机制的模型在序列建模领域取得了巨大成功，KDD 2021 上也展示了其在各种序列任务中的进一步应用和改进。
总而言之，KDD 2021 的审稿结果代表了数据挖掘领域最新的研究进展，其亮点在于对现有技术（如 GNNs）的深化应用和创新，对新兴研究方向（如因果推断、公平性）的重视，以及对复杂数据类型（如时空数据、序列数据）的深入挖掘。能够被 KDD 接受的论文，通常都具有较高的理论价值和潜在的应用前景，是整个领域发展的重要推动力。
网友意见
ads track结果出来了，我毕业前最后一篇文章4*weak accept没中，同学2*accept+weak accept+weak reject没中。
第一次往kdd上投稿一作文章，两篇research都中了，一篇32-1，一篇002。
数了一下，research track里，168/239的contact author姓名是简体中文拼音。
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