KDD

CloudCons: A Comprehensive End-to-End Benchmark for Cloud Resource Consolidation

CloudCons：云资源整合的全面端到端基准测试

Xiaobin Zhang, Lefei Shen, Mouxiang Chen, Zhuo Li, Hongkai Li, Han Fu, Jianling Sun, Xiaoxue Ren, Chenghao Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； State Street Technology (Zhejiang) Ltd.（道富科技（浙江）有限公司） ； Richoo AI ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Datadog AI Research 纠错

AI总结 提出CloudCons基准，评估云资源整合中预测模型的决策效用，发现基础模型零样本预测准确但决策效用未必更优，并分析预测分位数选择对资源效率与可靠性的权衡。

Comments Accepted to KDD 2026

APCyc: Property-Informed Design of Cyclic Peptides via Automated Cyclization

APCyc：通过自动环化实现环肽的性质导向设计

Yifan Zhao, Lang Qin, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AI-Peptide Drug Design Joint Laboratory（AI-多肽药物设计联合实验室） 纠错

AI总结 提出APCyc框架，通过扩展残基词汇和显式编码环化位点与连接类型，结合贝叶斯后验引导，实现目标感知的环肽从头设计并联合优化多种理化性质。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Net-Ev$^2$: A Generative Simulator for Network Event Evolution

Net-Ev$^2$：网络事件演化的生成式模拟器

Guangyu Wang, Zhaonan Wang

机构 * NYU Shanghai（上海纽约大学） 纠错

AI总结 提出Net-Ev$^2$，一种结合事件线索与网络拓扑的生成式模拟器，通过结构引导掩码预训练和拓扑感知扩散过程模拟网络事件演化，在多个道路网络数据集上达到最优性能。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

One Step Closer to Ground Truth: A Multi-Scale Residual-Aware Representation Learning Pipeline for Predicting Time Series Data

更接近真实：一种多尺度残差感知表示学习管道用于时间序列预测

Amrijit Biswas, Mustafa Kamal, Robin Krambroeckers, M. M. Lutfe Elahi, Sifat Momen, Nabeel Mohammed, Shafin Rahman

机构 * RobotBulls Labs（RobotBulls实验室） ； North South University（南北大学） 纠错

AI总结 提出两阶段模型无关框架，通过显式解耦预测与残差学习，使用元校正器动态建模结构误差模式，提升Transformer预测精度。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26)

sketch-plot: Progressive Editing for Text-to-Image Academic Figures

sketch-plot：文本到图像学术图形的渐进式编辑

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Tingfeng Lan, Jiale Lao, Wei Chen

AI总结 提出sketch-plot系统，通过三层渐进式编辑流水线（PNG、可编辑拼图、SVG）实现文本生成学术图形的精确编辑，用户按需选择编辑层级，避免全局重绘。

Comments 6 pages, 3 figures. Submitted to the KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist