推动联邦图学习发展，阿里巴巴达摩院获KDD 最佳论文奖

8月18日消息，全球数据科学领域顶级会议KDD 2022大奖公布，阿里巴巴达摩院团队获应用科学方向“最佳论文奖”，这是中国企业首次获得该重磅奖项。

KDD(ACM SIGKDD)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，也是全球录取率最低的计算机顶会之一，在知识发现、数据挖掘、人工智能等领域具有重大影响力。本次达摩院获奖工作为联邦图学习开源项目FederatedScope-GNN，KDD组委会对此给予充分肯定，评语提到，该工作“推动了联邦图学习技术的发展，并树立了优秀平台工作的榜样”。

KDD会议分为研究和应用科学两个方向，本年度共收到2448篇投稿，仅接受449篇。阿里巴巴今年共有34篇论文入选，是全球入选论文数量最多的企业之一,并获得了大会应用科学方向唯一的“最佳论文奖”。历年荣摘桂冠的包括来自谷歌、亚马逊、卡内基梅隆大学等全球知名机构的研究团队，国内企业此前从未获得该奖。

阿里巴巴达摩院获奖论文《FederatedScope-GNN: Towards a Unified, Comprehensive and Efficient Package for Federated Graph Learning》聚焦联邦学习中应用广泛且技术复杂的联邦图学习方向，针对现有框架及算法库对图数据支持有限的情况，提出了包含丰富数据集及创新算法的易用平台，为该领域后续研究奠定坚实基础。

联邦学习是隐私保护计算主流技术之一，其通过用户数据不出本地的方式完成全局模型训练，能实现“数据不动模型动”，具有广泛应用前景。但随着场景和数据类型日趋丰富，现有框架越来越难以满足复杂多样的计算需要。

今年5月份，阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope，通过事件驱动的编程范式构建联邦学习，大幅降低了相关技术的开发部署难度。本次获奖工作即为该开源项目的一部分，其关注对象是具有复杂链接关系的图数据类型，相关技术在科学探索、知识表示、互联网、金融等科研及工业领域有广阔需求。

据媒体报道，今年以来，阿里巴巴达摩院在全球顶级学术会议上多次荣获大奖，包括KDD 2022最佳论文、ACL 2022杰出论文、CVPR 2022最佳学生论文等奖项。