数据挖掘前沿追踪：滴滴在KDD 2017
论文·报告·展台，助力KDD
8月13日-17日，国际数据挖掘顶级会议KDD在加拿大Halifax成功召开，汇集了来自世界各地的顶尖研究者和优秀从业者畅谈前沿科技与行业发展。继2016年首次参加后，滴滴在今年的会议中向与会者分享了大数据驱动的深度学习技术在滴滴出行场景应用的最新动态。
滴滴前方团队合影
作为美国计算机学会ACM旗下数据挖掘和知识发现的专业组织，SIGKDD每年都会主办KDD大会。本届KDD总注册人数中美国居首，中国第二，且会议所得赞助是有史以来第二高的。作为数据科学的顶级盛宴，KDD的演讲报告、接收论文代表了人工智能领域的最新进展和最前沿应用。
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滴滴论文被KDD 2017接收
KDD大会的投稿量逐年攀升，但学术论文的接受比例不超过20%。今年则吸引了全球范围内共1144篇论文投递（中国占13%），最终收录216篇，其中滴滴1篇论文被接收。
海报展示：基于组合优化的出租车分单模型
这篇文章提出一种基于组合优化的出租车订单分配模型和用户出行目的地预测模型（猜你去哪）。这两个模型均采用大数据机器学习模型结合滴滴的打车业务进行建模，通过自动化地学习海量的用户行为数据和最优目标的制定来建立优化模型。通过在线A/B test实验，订单分配模型和目的地预测模型的效果均显著优于目前已有的模型，在成交率和目的地预测准确率上有近5%的提升。
滴滴论文作者在大会现场进行讲解
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大咖云集，滴滴与各界共话数据挖掘最前沿
滴滴副总裁、滴滴研究院副院长叶杰平在大会期间带来两场特邀报告，从大数据、机器学习等多维度和实例进行展示，阐述了滴滴正在打造引领汽车和交通行业变革的世界顶级科技公司的愿景。
在8月14日“城市计算”研讨会中，叶杰平教授介绍，滴滴平台拥有全世界最丰富的出行数据，基于领先的大数据和技术优势，滴滴正在驱动人工智能技术迅速迭代升级。此外，滴滴将增强学习技术应用到分单模型中，能够基于全天供需、出行行为预测来考虑一天之内司机整体的效率，实时全局优化总体交通运输效率和司乘出行体验。
在8月15日KDD China组织的“Data Science in China at KDD 2017”分论坛上，叶杰平教授详解滴滴如何利用机器学习优化用户体验，路径规划、ETA（预估到达时间）等背后核心技术。叶杰平教授表示滴滴大脑是滴滴复杂系统的决策中心，能通过大数据、机器学习和云计算最大化利用交通运力，做出最优的决策，从而让整个城市的交通效率更高，让人们的出行体验更好。
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思维碰撞中持续耀眼的滴滴展台
会议期间，滴滴设立企业展台，与来访的学术界和工业界人士进行深入交流与互动讨论。
滴滴展台前络绎不绝的学者、学生
学术合作总监吴国斌博士分享了滴滴未来五年的战略规划，展示了滴滴在机器学习、智慧交通等前沿科技领域蕴藏的丰富的科研合作机会和人才培养潜力。目前滴滴与全球顶尖高校和实验室开展多种形式的合作，如主题科研计划、联合实验室、国家大型科技项目等，诚邀国内外老师们加入。
吴国斌博士在展台宣讲
滴滴学术合作部一直致力于推动全球范围内的科研合作，让理论与应用碰撞出进步的火花。目前，滴滴已与密西根大学、斯坦福大学人工智能实验室达成合作，围绕人工智能、智慧交通等热点课题进行交流探索。链接全球顶尖资源，构建高水准跨境知识与研究网络，汇集全球顶尖人才，引领交通领域技术革新，滴滴一直在路上。
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编辑：刘璐