数据挖掘顶会ICDM 2021奖项出炉：华人包揽头奖，张成奇获杰出服务奖

近日，ICDM 2021公布了研究贡献奖、杰出服务奖、10年最具影响力论文奖、最佳论文奖、最佳学生论文奖、DEI奖等多项大奖。

其中，华人学者获得包括杰出服务奖、最佳论文奖、最佳学生论文在内的众多奖项！

IEEE  ICDM（全称IEEE International Conference on Data Mining ，IEEE 国际数据挖掘会议 ）是世界数据挖掘研究顶级会议。该会议为研究者提供了一个展示原创研究成果以及交流传播创新和实践发展经验的国际论坛。会议涵盖了数据挖掘的所有方面，包括算法、软件、系统和应用程序等。

ICDM吸引了众多来自大数据、深度学习、模式识别、统计和机器学习、数据库、数据仓库、数据可视化、基于知识的系统和高性能计算等广泛的数据挖掘相关领域的研究人员、应用开发人员和从业人员。该会议旨在通过推广新的、高质量的研究成果，以及对具有挑战性的数据挖掘问题的创新解决方案，来推动数据挖掘领域的最先进技术。

ICDM每年举办一次，本届大会是第二十一届。本次会议总计收录了190余篇论文，其中包涵98篇长文，并且开设了21个主题研讨会（Workshop）。受新冠肺炎疫情影响，ICDM 2021 将于12月7日-10日在新西兰以虚拟会议形式召开。

获奖者：张成奇（悉尼科技大学，澳大利亚）

张成奇为悉尼科技大学（UTS）协理副主席（研究关系中国）、特聘教授。他曾是UTS数据科学执行董事、昆士兰大学（UQ）名誉教授、新南威尔士大学（UNSW）兼职教授。此外，他还是澳大利亚计算机学会人工智能全国委员会主席、IEEE计算机学会智能信息学技术委员会（TCII）主席。 

张教授于1982年获复旦大学学士学位，1985年获吉林大学硕士学位，1991年获昆士兰大学博士学位，随后于2002年获迪肯大学理学博士（DSc - Higher Doctorate）学位，均为计算机科学专业。

1990年1月，张教授在新英格兰大学（UNE）开始了他的职业生涯，担任讲师，相继被提升为高级讲师、副教授。1999年1月至2001年12月，他在迪肯大学担任副教授，然后于2001年12月转到悉尼科技大学，此后他一直担任研究教授。

2008年，他成为了UTS量子计算与智能系统优先研究中心（QCIS）创始主任。在张教授的领导下，QCIS从ARC和工业界吸引了超过1690万美元的研究资金，并吸引了10个ARC未来奖学金和5个ARC DECRAs奖项。QCIS帮助UTS计算机科学系跻身QS2018年排名前100位的大学，根据上海交通大学2017年的学术排名，其全球排名第48位。QCIS已经与清华大学、上海交通大学、华中科技大学、北京理工大学和中国科学院建立了五个联合研究中心。QCIS在2017年分拆为两个新的研究中心，即量子软件与信息中心（CQSI）和人工智能中心（CAI）。

个人主页：https://profiles.uts.edu.au/chengqi.zhang

获奖者：Eamonn Keogh

Eamonn Keogh是美国加州大学河滨分校计算机科学与工程系特聘教授。

个人主页：http://www.cs.ucr.edu/~eamonn

获奖论文：“IRIE: Scalable and Robust Influence Maximization in Social Networks”

作者团队：Kyomin Jung、Wooram Heo、Wei Chen

Kyomin Jung是首尔国立大学（SNU）电气与计算机工程系的教授、南威尔士大学数学科学系的兼职教授。目前，他担任欧洲经委会学生事务部副主席。

Kyomin Jung2003年获得首尔大学数学系学士学位，2009年获得麻省理工学院数学系博士学位，是麻省理工学院电气工程和计算机科学系LIDS（信息和决策系统实验室）的成员。2009 年 6 月至 2013 年 6 月，他担任KAIST 计算机科学系助理教授，并在电气工程系和数学系 KAIST 担任联合职位。

个人主页：http://milab.snu.ac.kr/kjung

陈卫是微软亚洲研究院的首席研究员、清华大学交叉信息科学研究所兼职教授和中国科学院计算技术研究所兼职研究员、电气和电子工程师协会 (IEEE) 的会士。

陈教授主要研究兴趣包括社会和信息网络、在线学习、算法博弈论、互联网经济学、分布式计算和容错。他的研究工作旨在通过数学和算法工具将现实世界的应用和现象与理论基础联系起来。

此外，他还曾在KDD、WSDM、WWW、SDM、SIGMOD、ICDE、NIPS、ICML、IJCAI、AAAI等顶级数据挖掘、数据库、机器学习和人工智能会议担任PC主席、轨道主席、PC成员， ASONAM等。中国计算机学会大数据与理论计算机科学技术委员会委员。

个人主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/people/weic/

获奖论文：“A Statistically-Guided Deep Network Transformation and Moderation Framework for Data with Spatial Heterogeneity”

作者团队：Yiqun Xie、Erhu He、Xiaowei Jia、Han Bao、Xun Zhou、Rahul Ghosh 和 Praveen Ravirathinam

Yiqun Xie是马里兰大学帕克分校地理空间信息科学助理教授助理教授。他于2020年在明尼苏达大学双城分校获得计算机科学博士学位，导师为Shashi Shekhar博士。

他的主要研究领域是空间数据科学和人工智能（又称GeoAI）。一个尺寸的人工智能并不适合所有人。空间数据和应用所带来的独特挑战（如虚拟模式的高成本、空间相互依赖性、空间异质性、有限的训练数据/特征），限制了传统人工智能技术的使用。谢博士的工作是研究新的技术和理论见解，以弥补智能城市、交通、农业、地球观测等应用方面的这些差距。

他曾获SSTD'19的最佳论文奖和ACM SIGSPATIAL'19的最佳视觉论文奖、2017年地理信息科学大学联盟的研讨会最佳海报奖。

他还是ACM SIGKDD、ACM SIGSPATIAL、AAAI、IJCAI和SDM等会议的技术程序委员会成员；ACM SIGSPATIAL 2021的SpatialAPI研讨会的联合主席，以及IEEE ICDM 2018的空间和时空数据挖掘（SSTDM）研讨会的会议主席；技术期刊（如ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology; ACM Transactions on Data Science）的审稿人和跨学科期刊（如Remote Sensing of Environment, IJGIS）的评审员。

个人主页：https://geog.umd.edu/facultyprofile/xie/yiqun

获奖论文：“TRIO:Task-agnostic dataset representation optimized for automatic algorithm selection”

作者团队：Noy Cohen-Shapira 、Lior Rokach

Noy Cohen-Shapira是本古里安大学自动化机器学习领域的博士生，师从Lior Rokach教授。她拥有本古里安大学机器学习和大数据分析专业硕士学位和信息系统工程专业学士学位。

获奖论文：“FRAUDRE: Fraud Detection Dual-Resistant to Graph Inconsistency and Imbalance”

作者团队：Ge Zhang、Jia Wu、Jian Yang、Amin Beheshti、Shan Xue、Chuan Zhou 和 Michael Sheng

Ge Zhang是澳大利亚麦考瑞大学一年级博士生，导师是Jia Wu和Jian Yang教授，于2019年在天津大学完成了硕士学位。

她的研究方向围绕图结构数据展开，包括图神经网络，图异常检测，图分类，社交网络分析以及脑网络分析等。她曾在数据挖掘与人工智能相关领域发表数篇顶会顶刊论文，包括IEEE ICDM，IEEE TKDE，ACM TOIS，以及IJCAI等。

Michael Sheng是麦考瑞大学全职教授兼计算机学院院长。在此之前，他在阿德莱德大学计算机科学学院工作了 10 年，担任过高级领导职务，如代理校长和副校长。Michael 拥有新南威尔士大学 (UNSW) 的计算机科学博士学位，并在 CSIRO ICT 中心作为研究科学家完成了博士后。1999年至2001年，他还在新南威尔士大学担任访问研究员。在此之前，他在行业中担任了 6 年的高级软件工程师。 

Michael Sheng 教授的研究兴趣包括物联网、物联网、大数据分析、网络科学、面向服务的计算、普适计算和传感器网络。

他被 Microsoft Academic 评为服务计算领域最具影响力的作者之一（全球排名第 7 位）。他是 AMiner 物联网最具影响力学者奖（2019 年）、ARC 未来奖学金（2014 年）、克里斯·华莱士杰出研究贡献奖（2012 年）和微软研究奖学金（2003 年）的获得者。

个人主页：https://researchers.mq.edu.au/en/persons/michael-sheng

获奖论文：“AS-GCN: Adaptive Semantic Architecture of Graph Convolutional Networks for Text-Rich Networks”

作者团队：Zhizhi Yu、Di Jin、Ziyang Liu、Dongxiao He、Xiao Wang、Hanghang Tong、Jiawei Han

于智郅是天津大学博士生，主要研究图神经网络。

她的导师金弟是天津大学智算学部副教授，主要研究图数据挖掘与机器学习。

韩家炜是美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授，IEEE和ACM院士，美国信息网络学术研究中心主任。曾担任KDD、SDM和ICDM等国际知名会议的程序委员会主席，创办了ACM TKDD学报并任主编。在数据挖掘、数据库和信息网络领域发表论文600余篇。

韩教授曾获2004 ACM SIGKDD创新奖、2005 IEEE计算机分会技术成就奖、2009 IEEE计算机分会WAllace McDowell Award和2011 Daniel C. Drucker Eminent Faculty Award at UIUC等奖项。

获奖者1：Smilla Hinterreiter (Germany)

Smilla Hinterreiter是Fraunhofer Institute for Factory Operation和Automation IFF的研究助理。她对未来的技术以及对未来的生活方式充满兴趣，对未来的技术和人类的思想非常着迷。

获奖者2：Duoyi Zhang (Australia)

Duoyi Zhang是墨尔本大学的计算机与信息系统系硕士。

获奖者3：Yue(Joy) Wang (Australia)

Yue(Joy) Wang是昆士兰科技大学（QUT）的博士候选人，研究领域包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理。

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