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DLP-KDD 2021征文:搜索、推荐、广告领域深度学习实践国际研讨会

深度学习前沿笔记 • 2 年前 • 220 次点击  

CFP:The 3rd International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data with KDD 2021 (DLP-KDD 2021)

第三届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会,2021-05-10投稿截止(可视具体情况适当延后),2021-06-10公布录用结果。

DLP-KDD 介绍

随着互联网以及移动互联网的深入发展,为用户提供高质量个性化服务,已成为各种应用改善用户体验及提升营收的关键要素。近年来,随着硬件计算能力的发展以及大规模数据的产生,深度学习在图像处理及自然语言处理等领域取得快速进展。


与图像、文本、语音等连续稠密数据不同,广告、推荐、搜索等互联网核心应用中,数据具有高维稀疏与结构化等独特特点。此外,工业级数据本身规模巨大,如何高效应用深度学习解决业务需求也面临极大挑战。虽然近年来涌现出的Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN、MIMN等深度学习工作取得了令人瞩目的结果。但如何适应领域特点,并设计能在工业界切实落地的深度学习模型,仍面临各种各样的挑战——比如深度学习在高维稀疏数据上面临的严重过拟合问题、高维稀疏数据带来的深度模型冗余庞大的问题、稀疏结构化数据背后模型的不可解释性问题、高维稀疏数据带来的对计算、存储、通信能力的挑战等,都亟待解决。


面对如上挑战,DLP-KDD研讨会旨在深入、系统性地探讨深度学习在大规模工业级稀疏数据上的应用实践,以促进深度学习技术更广泛的研究与应用


在国际顶级会议KDD召开之际,在国际顶级会议KDD召开之际,来自阿里巴巴/微软/华为/Roku,以及上海交通大学/犹他大学等工业界/学术界资深同行,携手举办全球第二届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会(The 3rd International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data with KDD 2021,简称DLP-KDD 2021),在此诚挚邀请学术界及工业界供稿。
DLP-KDD研讨会旨在深入、系统性地探讨深度学习在大规模工业级稀疏数据上的应用实践,论文内容包括但不限于以下主题。


征文主题


1. 深度学习系统搭建与优化
· Large Scale Recommendation and Retrieval System
· High throughput and low latency real-time Serving System
· Scalable, Distributed and Parallel Training System for Deep Learning
· Auto Machine Learning
· Auto feature selection
2. 数据表示与挖掘
· Representation Learning for High-dimensional Sparse Data
· Embedding techniques
· Manifold learning and dictionary learning
· Applications of transfer learning
· Meta learning for sparse data
· Explainable deep learning for high dimensional data
· Data augmentation
· Anomaly Detection for High-dimensional Sparse data
· Generative Adversarial Network for sparse data
3. 用户建模
· Large Scale User Response Prediction Modeling
· User Behavior Understanding
· User Interest Mining
当然,我们也欢迎其他主题的投稿,如深度学习在工业界生产实践中面临的具体挑战及探索经验。第三届面向高维稀疏数据的深度学习实践研讨会(DLP-KDD 2021),诚邀您的投稿与参与!


会议主席团

研讨会相关安排

往届参考资料


王喆:DLP-KDD 2020征文:第二届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会zhuanlan.zhihu.com图标王喆:DLP-KDD全部文章及资源,覆盖GNN、Graph Emb、Transformer等业界前沿领域zhuanlan.zhihu.com图标朱小强:KDD workshop征文:第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会zhuanlan.zhihu.com图标

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