KDD 2021 | Transformer、知识图谱等热点话题，微软亚洲研究院论文精选，速看！

第27届国际数据挖掘与知识发现大会 KDD 2021 于8月14日-18日在线上正式开幕。本次大会共收到1541篇投稿，其中238篇论文被接收，接收率为15.44%。今天我们精选了微软亚洲研究院在此次大会上发表的多篇论文中的5篇，来为大家进行简要介绍，论文主题涵盖：Transformer、云系统、神经网络、最优运输、知识图谱、表格数据理解、Table2Charts 模型等。

HALO：云系统中基于层级关系感知的故障定位方法

论文链接：

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/halo-hierarchy-aware-fault-localization-for-cloud-systems/

基于 TRA 和最优运输学习多种股票交易模式

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2106.12950.pdf

代码链接：

https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/examples/benchmarks/TRA

锚点知识图生成：一种为新闻推荐提供推理的新范式

论文链接：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2021/05/KDD2021-anchorkg.pdf 

Table2Charts: 基于共享表格表征的图表推荐

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2008.11015

TUTA: 通用表格预训练的树结构Transformer

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2010.12537

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