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↑↑↑关注后”星标“kaggle竞赛宝典kaggle竞赛宝典论文 作者：vachel，摘自时序人 WSDM 2022 | 时间序列相关论文一览 简介 上百数据实战技巧，欢迎关注Kaggle竞赛宝典。 WSDM的英文全称是 The International Conference on Web Search and Data Mining，中文意思是国际互联网检索与数据挖掘会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉，被中国计算机协会推荐为B类会议。在清华大学最新发布的新版计算机学科推荐学术会议和期刊列表中，WSDM已被列为准A类学术会议。今年 WSDM 2022 于北京时间2022年2月21到25号于线上举行。本次大会共接收了 159 篇论文，接收率仅为20.23%。完整的接收论文列表可以访问原文获取。本文梳理WSDM 2022有关时间序列领域的最新研究成果共5篇，供大家参考。 论文标题：EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs 论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3488560.3498451 论文源码：https://namyongpark.github.io/evokg 论文摘要：我们如何在时间知识图（TKG）上进行知识推理？TKG 表示有关实体及其关系的事实，其中每个事实都与时间戳相关联。对 TKG 进行推理，即从时间演化的 KG 中推断出新的事实，对于许多应用程序提供智能服务至关重要。然而，尽管可以表示为 TKG 的现实世界数据普遍存在，但大多数方法都侧重于对静态知识图谱的推理，或者无法预测未来事件。在本文中，我们提出了一个问题公式，它统一了对 TKG 进行有效推理需要解决的两个主要问题，即建模事件时间和不断发展的网络结构。我们提出的方法...

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在人工智能领域，大量论文看似创新实则缺乏公平比较，且部分成果依赖于特定数据和场景，无法轻易迁移。研究方向可能偏离了理想的人工智能，目前的人工智能更多是基于统计学而非真正的智能。作者们对当前AI研究的质疑和批评指出，真正有价值的研究还需突破算法瓶颈，注重实际效果而非表面公式和结果。同时，学术界存在一定程度的造假现象，推动科技进步的努力有限。极少数高质量论文如"Timm"和"PointNeXt"在揭示水分和提供实用解决方案方面具有重要意义。不过，整体来说，创新的论文数量相对较少，许多所谓最佳模型的稳定性和实用性仍需验证。

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