ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDD Cup 比赛是由 SIGKDD 主办的数据挖掘领域顶级赛事，该赛事自 1997 年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最具影响力的赛事。
今年的 KDD Cup 竞赛共设置五道赛题（四个赛道），分别涉及 Debiasing（数据偏差问题）、Multimodalities Recall（多模态召回问题）、AutoGraph（自动化图表示学习）、对抗学习问题和强化学习问题。
美团到店广告平台搜索广告算法团队参加了 Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall 三道赛题，并获得了两冠一季的成绩。
Debiasing 赛题是电子商务用户下一次点击商品预测（Next-Item Prediction）问题，核心关注点在于如何解决推荐系统偏差。
AutoGraph 赛题是有史以来第一个应用于图结构数据的自动化机器学习（AutoML）挑战，参与者需设计一个解决方案来自动化进行图表示学习问题。
Multimodalities Recall 赛题由阿里巴巴达摩院智能计算实验室发起并组织，关注电商行业中的多模信息学习问题。
美团广告团队从数据分析出发来定位赛题难点，找寻赛题突破口，从而设计赛题解决方案来克服赛题挑战。
为了让大家更清晰地了解如何在竞赛中获胜，机器之心最新一期线上分享活动邀请到美团搜索广告算法团队成员漆毅，为我们介绍攻克这三道赛题的解决方案。
分享主题：KDD CUP 2020 冠军方案分享及其在美团点评广告业务中的应用
个人简介：漆毅，美团点评到店事业群广告平台部算法工程师，毕业于清华大学，在机器学习和数据挖掘领域有长期实践经验。
分享概要：由美团点评广告平台部组成的 aister 队伍，在 KDD CUP 2020 中斩获了两个冠军（Debias 赛道和 Autograph 赛道）、一个季军（Multimodalities Recall 赛道）。本次分享将由团队成员漆毅介绍获胜的技术方案，并呈现美团广告平台搜索算法团队利用相关技术在实际业务中的探索和应用。
分享时间：北京时间 9 月 10 日 20:00 - 21:00
参与方式：添加机器之心小助手（syncedai5），备注「KDD」，进群一起看直播。
PS：如本小助手无法添加，请添加小助手的兄弟姐妹们：syncedai2、syncedai3、syncedai4、syncedai6。或者将「微信 ID」发送邮件到 shidongle@jiqizhixin.com，我们将与你联系，邀你入群。
关于机动组
细心的小伙伴会发现本次分享的海报上多出一个新的 logo：机动组。「机动组」是机器之心最新发起的人工智能技术社区，面向人工智能领域的研究、算法和工程等学术及技术从业者，以及相关专业学生。在过去举办的线上公开课与线下活动的基础上，「机动组」将提供人才服务、产业技术对接等更多服务，帮助各类技术从业者学习知识、提升技能。
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