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AMiner 頂會(huì)專版 —— KDD 2020 專題網(wǎng)站
8 月 23 日,國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最高級(jí)別的會(huì)議 ACM SIGKDD(國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)大會(huì),簡(jiǎn)稱 KDD)即將舉辦,今年的 KDD 大會(huì)將以線上形式舉行。AMiner 頂會(huì)專版上線KDD 2020專題網(wǎng)站,網(wǎng)站開設(shè)論文、華人學(xué)者、視頻等專欄。
在論文專欄,用戶可通過(guò)主題、作者、論文發(fā)表機(jī)構(gòu)來(lái)篩選自己感興趣的論文,專欄還設(shè)有論文推薦功能,可一目了然找到閱讀量最高和最受關(guān)注的論文。
在論文專欄的主頁(yè)篩選本次 KDD 2020 上京東集團(tuán)所發(fā)表的論文,進(jìn)入以下頁(yè)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(fèi)下載所需論文的全文,也可以在評(píng)論區(qū)和點(diǎn)贊區(qū)參與互動(dòng)。
對(duì)于論文作者,用戶可通過(guò)點(diǎn)擊作者名字,進(jìn)一步了解作者畫像,深入了解作者的相關(guān)研究。
以 KDD 2020 上京東集團(tuán)所發(fā)表的論文為例,體驗(yàn)一下秒讀論文吧:
1. 論文題目:Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption
簡(jiǎn)介:作者提出了一種分布式學(xué)習(xí)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(xùn)練速度。

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