期刊&会议
ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining · 会议 · Data Mining
基于十亿级深度图学习增强微信支付的信用风险检测
机构 * Tongji University（同济大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司）
AI总结 该研究针对微信支付十亿级用户信用风险检测需求，提出风险感知重叠子图学习框架，解决工业级GNN拓扑完整性损失问题，实验显示其性能优于现有策略。
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26), pp. 7679-7690, 2026
情境图预测：用户建模的结构化视角推断
机构 * Flybits Labs, Creative AI Hub（Flybits实验室、创意人工智能中心） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； MIT Media Lab（MIT媒体实验室）
AI总结 情境图预测通过结构化视角推断提升用户建模能力，揭示潜在状态推断比表层提取更困难。
Comments Accepted to PILA 2026: Workshop on Personal Intelligence in the Agentic AI Era, at KDD 2026, 5 pages
利用多正例段落训练密集检索器
AI总结 本文提出利用多正例段落训练检索器，通过统一对比学习框架分析不同优化目标，发现LSEPair在鲁棒性和性能上表现优异，同时揭示了不同目标对正样本质量的敏感性。
Comments Accepted by KDD 2026
iLTM：集成式大规模表格模型
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； École Polytechnique（巴黎高等理工学院）
AI总结 iLTM通过集成树派生嵌入、维度无关表示和超网络，提供了一个统一的表格学习框架，实现优于传统GBDT和深度表格模型的性能。
Comments Extended version of a paper accepted at KDD '26
Journal ref Proc. 32nd ACM SIGKDD Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, 2, 186-197 (2026)
可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。
Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track
MAC: 一个包含多种归因机制标签的转化率预测基准
机构 * .1em blue n Nanjing University, Nanjing, China .1em purple a Taobao \& Tmall Group of Alibaba, Beijing, China ； .1em blue n Nanjing University, Nanjing, China ； .1em purple a Taobao \& Tmall Group of Alibaba, Beijing, China
AI总结 本文提出MAC基准和PyMAL库，通过多归因机制标签提升转化率预测性能，提出MoAE方法在多归因学习中取得显著效果。
Comments 11 pages, 5 figures. Updated to the camera-ready version published in the proceedings of KDD 2026. Code and data available at https://github.com/alimama-tech/PyMAL
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), pp. 10009-10019, 2026
SAGEO Arena: 一个用于评估搜索增强生成引擎优化的现实环境
机构 * Department of Artificial Intelligence Yonsei University Seoul Republic of Korea（人工智能系 韩国延世大学） ； Yonsei University（韩国延世大学） ； Konkuk University（韩国Konkuk大学）
AI总结 SAGEO Arena是一个用于评估搜索增强生成引擎优化的现实环境，通过整合生成搜索管道和结构信息，解决现有基准在端到端可见性评估和结构信息利用方面的不足。
Comments Accepted at KDD 2026
通过离线评估方法的A/B测试实现更准确的算法比较
机构 * Hakuhodo DY Holdings Inc.（博报堂DY控股公司） ； Cornell University（康奈尔大学）
AI总结 揭示A/B测试可能比离线评估产生更高算法选择错误率的反直觉现象，提出通过引入假设中间算法并逐步估计性能差异来诱导正相关，从而减少关键选择错误。
Comments 13 pages, 10 figures. Accepted at KDD 2026; this version extends the camera-ready with additional experiments in Appendix B
MemNovo: 回顾谱图以实现质谱中平衡的从头肽段测序
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； HKUST-GZ & HKUST（香港科技大学（广州）与香港科技大学）
AI总结 针对现有Transformer模型在从头肽段测序中过度依赖生成序列先验而忽视谱图证据的问题，提出训练无关的即插即用机制MemNovo，通过建立持久谱记忆库和超保守残差连接在解码阶段注入谱特征，显著提升氨基酸和肽段精度。
Comments Code: https://github.com/AIMS-Lab-HKUSTGZ/MemNovo
Journal ref Knowledge Discovery and Data Mining(KDD), 2026
基于谱积分梯度的粗到细特征归因
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； INEEJI Corp.（INEEJI公司）
AI总结 本文提出Spectral Integrated Gradients（SIG）方法，通过奇异值分解构建积分路径，以减少噪声并提高特征归因的准确性，优于传统路径基方法。
Comments 21 pages, 13 figures, 9 tables. Accepted to ACM KDD 2026; includes appendices
具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读
机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心，武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（computing and Data Science学院，南洋理工大学）
AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法，提升胎儿超声解读的准确性和效率，实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。
Comments KDD 2026
PCBWorld：用于基于引擎的PCB设计自动化的基准环境
机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院）
AI总结 研究旨在改进PCB布线，介绍基于KiCad EDA引擎的开源环境PCBWorld及数据集PCBWorld-Bench，支持多种智能体。实验表明其中智能体性能优于基线，仅在合成板训练的强化学习策略可零样本迁移到真实板，有望提升布线能力。
Comments Accepted to the KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI (non-archival). Main text with appendix
在超模约束下进行子模最大化：贪心保证
AI总结 在超模约束下，通过贪心算法和二分查找实现子模函数最大化，提供双标准近似方法，优于其他贪心启发法。
Comments 12 pages, 6 figures. Fixed typos. Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26)
CTR-Sink：用于点击率预测的语言模型中的注意力汇聚点
机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（神经信息处理教育部重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学）
AI总结 针对用户行为序列与语言模型预训练文本之间的结构差异导致的语义碎片化问题，提出CTR-Sink框架，通过引入行为级注意力汇聚点并动态调节注意力聚合，提升点击率预测性能。
Comments Accepted by the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026). The source code of this paper has been made publicly available at https://github.com/UGUESS-lzx/CTR-SINK
大语言模型能否推导新知识？一种动态生物知识发现基准
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出DBench-Bio，一种动态生物知识发现基准，通过三阶段流程评估AI的新知识发现能力，揭示当前模型在知识发现上的局限性。
Comments Accepted by KDD 2026
对异构科学提取文档中表格提取的基准测试
AI总结 本文提出了一种新的基准测试，用于评估端到端表格提取方法，通过分析评估指标和设计严谨的评估流程，揭示了当前方法在异构数据下的局限性。
Comments Extended version, with appendices, of a paper published at KDD '26
ARES：用于边缘流的异常识别模型
机构 * University of Calabria（卡塔尼娅大学） ； ICAR-CNR（ICAR-国家研究委员会） ； Revelis s.r.l.（Revelis公司） ； Artificial Intelligence Institute, University of Waikato, NZ（瓦卡托大学人工智能研究所） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信，巴黎理工学院）
AI总结 ARES是一种用于边缘流的无监督异常检测框架，结合图神经网络和半空间树，通过潜在空间捕捉异常行为并高效隔离异常，适用于实时检测和不同领域的适应性。
Comments Accepted at KDD 2026
SafeECGMatch：面向开放集心电图分类的校准感知联合频率与时间空间半监督学习
机构 * Hankuk University of Foreign Studies（韩国外国语大学）
AI总结 提出SafeECGMatch框架，通过双分支架构提取时频特征，结合自适应标签平滑和温度缩放校准模型，在标签分布不匹配下实现可靠的开集分类和OOD检测。
Comments 8 pages. Accepted to the KDD 2026 - UC (The 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - Undergraduate Consortium)
集成LLM诱导决策树用于可解释和鲁棒的错误检测
机构 * UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； Data61, CSIRO（Data61, 澳大利亚联邦科学与工业研究组织）
AI总结 本文提出集成LLM诱导决策树的方法，用于可解释和鲁棒的错误检测，通过多棵树集成提升检测准确性与鲁棒性。
Comments 15 pages, 7 figures. Accepted at KDD 2026
AGMark：基于注意力的动态水印技术用于大视觉-语言模型
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Hasso Plattner Institute（哈索普拉特纳研究所） ； University of Potsdam（波茨坦大学）
AI总结 AGMark通过动态注意力机制提升大视觉-语言模型的水印可靠性，实现高质量生成和强视觉语义保真度。
Comments KDD 2026
基于离策略强化学习的大规模生成式检索长期优化
AI总结 将推荐视为会话级序贯决策问题，用离策略REINFORCE在预收集数据上训练生成式检索器，提出多步重要性权重近似，训练用户反馈模型用于离线评估，引入测试时缩放程序，实验表明方法能改进离线估计。
Comments Accepted at the 5th Workshop on End-End Customer Journey Optimization at KDD 2026
SafeCRS: 为基于大语言模型的对话推荐系统实现个性化安全对齐
机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊）
AI总结 SafeCRS通过整合安全监督微调与安全组奖励解耦归一化策略优化，提升基于大语言模型的对话推荐系统在个性化安全约束下的推荐质量与安全对齐能力。
Comments Accepted by SIGKDD 2026
基于大语言模型的科学方程发现：通过物理引导的令牌正则化策略优化
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； State Key Laboratory of Aerodynamics（航空动力国家重点实验室） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院）
AI总结 本文提出PiT-PO框架，通过强化学习使LLM成为适应性生成器，生成科学一致且结构简洁的方程，提升科学发现性能。
Comments Accepted at KDD 2026. Code is available at https://github.com/CAS-CLab/PiT-PO
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Vol. 2, pp. 12195-12206, 2026
用于Pinterest中高效电子商务分发的深度学习因果检索优化
机构 * Pinterest, Inc.（Pinterest公司）
AI总结 研究在Pinterest中如何高效分发电子商务内容，通过深度多任务模型学习个性化和情境化触发策略，结合双稳健伪结果训练及随机数据记录等方法，实现早期检索优化，大幅减少购物触发，提升会话数和保存数，节省成本。
Comments Accepted at KDD '26: The 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
将尝试矢量化：为基于LLM的生成检索在加速器上实现高效的受限解码
机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 STATIC通过矢量化技术实现高效受限解码，显著提升基于LLM的生成检索性能。
Comments KDD 2026 camera-ready
信任但要验证？揭示自主编码代理的安全债务
AI总结 本文利用AIDev数据集，通过大语言模型评判框架和人工分析，研究自主编码代理生成拉取请求中的安全代码异味。发现38.9%的请求含安全异味，供应链问题和硬编码凭证占比高，揭示了安全风险及开发者警惕性降低问题，强调需实施上下文感知安全护栏。
Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)
从证据到轨迹：用于检索增强生成智能体开发的溯因推理路径合成
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, NT, Hong Kong（香港中文大学） ； Université de Montréal, Montréal, Quebéc, Canada（蒙特利尔大学） ； McGill University, Montréal, Quebéc, Canada（麦吉尔大学） ； Mila - Quebéc AI Institute, Montréal, Quebéc, Canada（魁北克AI研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab, Montréal, Quebéc, Canada（华为诺亚实验室）
AI总结 针对检索增强生成智能体开发缺乏可执行轨迹问题，提出EviPath范式，通过溯因子任务规划、忠实子问题回答、对话微调三个阶段合成推理路径，实验表明基于此训练的模型在开放域问答中显著优于基线。
Comments KDD 2026 Research Track
GitHub项目对智能编码工具的早期采用
机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院）
AI总结 研究GitHub项目对智能编码工具的早期采用情况，通过分析大量智能PR，探究采用情况、项目生产力及协作模式，发现多数仓库采用少，小项目参与度高，生产力差异大，人机协作以单人监督为主，为相关管理提供实证依据。
Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (SE 3.0)
重新思考时间序列的多模态融合：文本模态需要受约束的融合
机构 * LG AI Research（LG人工智能研究）
AI总结 针对多模态时间序列预测中朴素融合方法效果不佳的问题，提出受约束融合方法及受控融合适配器（CFA），通过低秩适配器过滤无关文本信息，在多种数据集和模型上验证了有效性。
Comments KDD Workshop on Mining and Learning from Time Series 2026 (Oral presentation)
并非所有检索都有用：时间序列预测中输入感知RAG的交叉注意力
机构 * LG AI Research（LG人工智能研究所）
AI总结 提出Cross-RAG框架，通过查询-检索交叉注意力选择性关注相关检索样本，联合利用查询、检索样本及其关系，提升零样本时间序列预测性能，避免无关检索的干扰。
Comments KDD Workshop on Mining and Learning from Time Series 2026 (Oral Presentation)
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