主要观点总结
本文主要报道了ACM SIGKDD会议的相关内容，包括会议历史、今年奖项的颁发情况以及部分论文摘要等。
关键观点总结
关键观点1: ACM SIGKDD会议介绍
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会）是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议。今年的KDD大会是第30届，在西班牙巴塞罗那召开。
关键观点2: 奖项颁发情况
本次大会颁发了最佳论文奖、时间检验奖、杰出博士论文奖等。其中，有多位华人研究者获得奖项，包括孟瑜的《Efficient and Effective Learning of Text Representations》获得杰出博士论文奖等。
关键观点3: 论文摘要介绍
介绍了获得奖项的部分论文的摘要内容，包括文本表示学习、神经符号人工智能、流行病监测和预测、图神经网络等方面的研究。
关键观点4: 时间检验奖介绍
介绍了获得时间检验奖的两篇论文《DeepWalk: online learning of social representations》和《U-Air: when urban air quality inference meets big data》，包括其研究内容和成果。
关键观点5: 其他报道内容
此外，文章还报道了由蚂蚁集团主办的图计算论坛，该论坛将深入探讨图计算的前沿技术发展以及在AI时代的实际应用价值与挑战。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，KDD） 会议始于 1989 年，是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。 今年的 KDD 大会是第 30 届，8 月 25 日 - 29 日在西班牙巴塞罗那召开，最佳论文奖、时间检验奖、杰出博士论文奖等奖项也逐一揭晓。 其中有多位华人研究者获奖，孟瑜的《Efficient and Effective Learning of Text Representations》获得了 KDD 2024 杰出博士论文奖，最佳论文奖（研究方向）颁给了六位华人学者参与的《CAT: Interpretable Concept-based Taylor Additive Models》，最佳学生论文（研究方向）颁给了中国科学技术大学、华为合作的《Dataset Regeneration for Sequential Recommendation》。KDD 2024 最佳论文奖（应用数据科学方向）由领英获得，此外，大会还颁发
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