2022年5月16-19日，由西南交通大学计算机与人工智能学院、唐山研究院、网络教育学院承办、四川省人工智能学会等协办的第26届亚太知识发现和数据挖掘会议（The 26th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD2022）作为学校126周年校庆系列活动之一在成都圆满召开。西南交通大学校长杨丹教授，加拿大国家科学院/工程院院士、西蒙-弗雷泽大学Jian Pei教授，德国科学院院士、马克斯-普朗克智能系统研究所Bernhard Schölkopf教授，PAKDD指导委员会主席、台湾新竹交通大学Vincent S. Tseng教授，澳大利亚悉尼科技大学Longbing Cao教授，京东集团副总裁、京东数字科技首席数据科学家郑宇教授，中国科技大学大数据学院执行院长陈恩红教授，中国人民大学信息学院院长文继荣教授，西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记李天瑞教授，南京大学俞扬教授等嘉宾出席了本次会议。受全球新冠疫情影响，本届会议采用线上线下同时举办的方式，实现全球参会人员实时联动。开幕式由大会程序委员会共同主席、西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记李天瑞教授主持。

       西南交通大学校长杨丹教授首先代表学校在开幕式上致辞，对会议顺利召开表示祝贺，向参加本次会议的嘉宾和与会代表表达了热烈欢迎。他强调学校十分重视大数据和人工智能的发展，期待西南交通大学能与世界同行一道，深化交流合作，共促科技进步，为大数据和人工智能产业发展做出更大贡献。最后，他对长期支持学校改革、建设和发展的各位朋友表示了衷心的感谢。

       其次，大会主席郑宇教授简要阐述了PAKDD会议历史，同时也对与会来宾表示欢迎，并预祝大会圆满成功。随后，大会程序委员会共同主席俞扬教授介绍了本届会议收稿、审稿、录用、主题分布等情况。

西南交通大学校长杨丹教授致欢迎辞

京东集团副总裁郑宇教授致辞

南京大学俞扬教授介绍会议情况                                                       西南交通大学李天瑞教授主持开幕式

       来自西蒙-弗雷泽大学的加拿大国家科学院/工程院院士、IEEE/ACM Fellow裴健教授带来了题为“Exact, Concise, and Consistent Data-Driven Interpretation”的大会报告，介绍了深度学习背景下人类追求新知识的核心问题——可解释性，以及他们针对数据库和数据挖掘任务进行的数据驱动可解释性的系统性研究。裴健教授使用了几个实际应用来阐明相关原理，包括数据库中的多维天际线查询、分类任务中的分段线性神经网络以及统计任务中的KS测试。最后，裴健教授讨论了数据驱动的可解释性研究未来工作的前景和挑战。

加拿大两院院士、IEEE/ACM Fellow裴健教授做大会报告

       中国人民大学信息学院院长、高瓴人工智能学院执行院长文继荣教授做了题为“Wenlan - A Large-scale Multi-modal Pre-trained Model”的大会报告，展示他们最近在大规模多模态预训练模型文澜（Wenlan）上开展的研究工作，包括基于大规模图文数据的自监督预训练及其在下游任务上的运用等。通过对文澜预训练模型的进一步探索和研究，文继荣教授分享了一些独到的见解，指出多模态预训练是一种很有前景的方法，可以像人类一样获得更好的特征表达、层次结构和抽象知识。

中国人民大学文继荣教授做大会报告

       德国科学院院士、ACM Fellow马克斯-普朗克智能系统研究所Bernhard Schölkopf教授做了题为“From Statistical to Causal Machine Learning”的大会报告，分享了他们团队的最新研究成果。因果模型可能对真实世界数据集中发生的变化更为稳健，因此在解决该领域一些难以处理的问题上发挥着核心作用。同时，报告也讨论因果模型对机器学习的影响，以及机器学习与因果模型之间的联系，包括因果表征学习的前景等。

马克斯-普朗克智能系统研究所Bernhard Schölkopf教授做大会报告

       三位教授以极高的专业素养分享了他们各自的最新成果和研究进展，以敏锐的洞察力就知识发现和数据挖掘领域的科研动态和核心问题提出了自己的观点和看法，为与会嘉宾呈现了精彩的学术报告。来自世界各地的与会代表纷纷表示受益匪浅，对三位教授的主题演讲给予了高度评价。

       本次PAKDD2022国际会议共收到来自18个国家的627篇投稿，投稿主题包含数据挖掘、数据仓库、机器学习、人工智能、大数据等研究热点。45位高级程序委员会委员和320位程序委员会委员参与了大会的审稿流程。经过了细致而专业的审稿，会议最终收录了121篇论文，录用率为19.3%，涵盖了知识发现和数据挖掘领域的热点问题。会议分论坛围绕神经网络与深度学习，大数据与数据科学, 人工智能与知识工程等多个主题，进行科研成果展示，吸引了来自二十余个国家和地区的两百余名代表现场与线上参会交流。最后，组委会从所有接收论文中评选出1篇最佳论文、1篇最佳学生论文以及1篇最佳应用论文。此外，会议还公布了PAKDD十年最具影响力论文奖、青年成就奖和卓越贡献奖，以鼓励他们对知识发现与数据挖掘领域做出的卓越贡献。会议闭幕式同时宣布下一届PAKDD会议将于2023年5月在日本大阪召开。

       PAKDD2022会议的成功召开，为来自世界各地相关领域的专家、学者和研究人员提供了一个高质量的交流平台，展示了他们最新的研究成果、创新想法和应用技术，开拓了广大与会嘉宾的视野，激发了研究人员的创新热情，加强了国内外科研人员在知识发现与数据挖掘领域的交流。本次会议的如期举行和圆满成功，必将进一步提升我国在数据挖掘领域的科研水平和学术地位，推动行业发展，增强中国在国际数据挖掘领域的影响力，加速推动数据挖掘技术在工业界的应用和发展。