PCIC 第二届华为因果推理挑战赛 workshop

导读：PCIC（The Pacific Causal Inference Conference，泛太平洋因果推断大会）由北京大学讲席教授、北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北

　　PCIC（The Pacific Causal Inference Conference，泛太平洋因果推断大会）由北京大学讲席教授、北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北京大学北京国际数学研究中心生物统计和信息研究室主任周晓华等组织发起，由北京大学、国际生物统计学会中国分会等机构主办、华为诺亚方舟实验室、华为云、集智俱乐部等机构协办。

　　PCIC 2022 于 9 月 17 日至 9 月 18 日通过线上会议的方式成功召开。会议期间华为诺亚方舟实验室联合北京大学北京国际数学研究中心发布了第二届华为因果推理挑战赛。

　　挑战赛分为两个赛道。赛道 1 的目标是设计一个针对运维时序数据的迁移学习策略；赛道 2 是在电影推荐系统中预测用户偏好标签。竞赛吸引全球 350+ 队伍报名参赛，经过 3 个月的激烈角逐，最终每个赛道选出 5 支优胜队伍进入最终答辩。

　　赛事组委会将于 2023 年 2 月 2 日在北京黄大年茶思屋（北京市海淀区清华科技园启迪科技大厦 B 座 11 层）举行竞赛主题 workshop，进行竞赛选手最终答辩并邀请了国内外因果科学相关领域专家学者汇聚一堂，共同探讨因果科学的新进展，探索新的科研方向，推动因果科学的研究进程。

　　会议信息

　　会议时间：2023 年 2 月 2 日

　　会议地点：北京黄大年茶思屋（北京市海淀区清华科技园启迪科技大厦 B 座 11 层）

　　会议直播预约：

　　会议议程：

　　会议嘉宾

　　周晓华：北京大学讲席教授，博士生导师，现任北京大学公共卫生学院生物统计系主任，北京大数据研究院中医大数据中心主任，医疗健康大数据中心副主任，北京国际数学研究中心生物统计实验室主任。国际生物统计学会中国分会理事长，中国现场统计研究会生物医学统计分会会长，美国科学促进会会士，美国统计学会会士，国际统计研究院会士。荣获美国联邦政府授予的研究生涯科学家奖、中国国家自然科学基金委海外杰青 , 中国教育部高层次文教专家、中国教育部海外名师等荣誉称号，获美国统计学会贝叶斯分析科学分会及国际贝叶斯统计科学学会 Mitchell 奖，中国产学研合作创新奖 , SCIENCE CHINA-Mathematics 评选的年度优秀论文奖。主要研究方向包含因果推断分析、大数据分析、半参数模型、医学检验、脑科学、卫生经济、医学诊断学的统计方法等。在国际顶尖的统计和生物统计期刊发表 SCI 学术论文 280 多篇，出版著作 "Statistical Methods in Diagnostic Medicine"、 Applied Missing Data Analysis in the Health Sciences" 等。

　　郝建业：博士，华为诺亚方舟决策推理实验室主任。主要研究方向为深度强化学习、多智能体系统。发表人工智能领域国际会议和期刊论文 100 余篇，专著 2 部。主持参与国家基金委、科技部、天津市人工智能重大等科研项目 10 余项，研究成果荣获 ASE2019、DAI2019、CoRL2020 最佳论文奖等，同时在游戏 AI、广告及推荐、自动驾驶、网络优化等领域落地应用。

　　耿直：现任北京工商大学数学与统计学院教授，博士生导师，任北京生物医学统计与数据管理研究会理事长。曾荣获国家杰出青年基金、国家教委和人事部全国优秀留学回国人员、国家教委跨世纪优秀人才、全国统计科学研究优秀成果奖一等奖、国家教委科技进步奖二等奖、北京市科技进步二等奖、北京市优秀教师。近 5 年，主持或参加国家自然科学基金面上项目 2 项，参加国家高技术研究发展计划（863 计划）资助项目 1 项，参加科技部 973 项目 1 项，参加国家自然科学基金委重大研究计划 1 项。主要研究领域包含因果推断、不完全数据统计分析、生物医学统计等。成果发表在统计学、机器学习、人工智能等领域的国际核心刊物。

　　崔鹏：清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学习等。在数据挖掘及人工智能领域顶级国际会议发表论文 100 余篇，先后 5 次获得国际会议或期刊论文奖，并先后两次入选数据挖掘领域顶级国际会议 KDD 最佳论文专刊。担任 IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD 等国际期刊编委。曾获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、CCF-IEEE CS 青年科学家奖、ACM 杰出科学家，入选中组部万人计划青年拔尖人才，中国科协首届青年人才托举计划，并当选为中国科协全国委员会委员。

　　蔡瑞初：广东工业大学计算机学院教授、博士生导师、DMIR 实验室主任、CCF 高级会员、IEEE 会员、ACM 会员。先后主持国家优秀青年基金、科技部 " 科技创新 2030" 重大项目、省杰出青年基金、省特支计划、广东省高等学校优秀青年教师培养计划、珠江科技新星等项目主要研究方向包括因果推断、高维因果关系发现、隐变量检测、时序因果关系发现、深度学习社交网络大数据挖掘、自然语言处理 、医疗大数据挖掘等等。在 ICML、NIPS、AAAI、IJCAI、SIGMOD 、VLDB、SDM 等领域重要会议和 TNNLS、TKDE、NN、PR 等国际著名期刊发表论文 100 余篇。解决了因果故障定位、因果决策优化、因果个性推荐等应用难题；获得省科学技术二等奖（第四完成人）、省科学技术一等奖（第三完成人）、国家发明专利奖优秀奖（第三完成人）等奖项。

　　贾金柱：北京大学公共卫生学院研究员，博士生导师。2009 年 1 月北京大学博士毕业。2009 年 1 月至 2010 年 12 月，UC Berkeley 博士后。2011 年 1 月至 2018 年 1 月任职于北京大学数学科学学院概率统计系和北京大学统计中心，期间访问哈佛大学一年。2018 年 2 月加入北京大学公共卫生学院。担任中国概率统计统计学会副秘书长、青年统计学家协会常务理事、现场统计研究会计算统计分会理事、现场统计研究会高维数据统计会理事。主持参与了国家自然科学基金面上、国家自然科学基金青年科学，自然科学基金创新群体等多个项目。主要研究方向包含高维统计推断、大数据分析、统计机器学习、因果推断、生物统计等。在变量选择方法的理论研究、高维数据和大数据统计学习的应用以及因果推断等领域发表论文多篇。

　　冯福利：中国科学技术大学网络空间安全学院教授，海外优青项目获得者。研究领域：信息检索、数据挖掘、机器学习、因果推断等，发表国内外顶级会议和期刊论文 50 余篇，包括 SIGIR、SIGKDD、WWW、ACL、TOIS 和 TKDE，谷歌学术引用 2500 次，研究成果在多家公司的商业系统应用。曾获 SIGIR 2021 最佳论文提名奖、WWW 2018 最佳演示论文奖。担任众多顶级期刊、会议审稿人 / 程序委员，包括 SIGIR、WWW、SIGKDD、NeurIPS、TOIS、TKDE、TPAMI。

　　况琨：浙江大学计算机学院副教授，博士生导师，人工智能系副主任。2019 年获得清华大学计算机科学与技术专业博士学位，2017-2018 年访问美国斯坦福大学。获 2021 年度中国科协青年人才托举工程项目支持，2021 年度中国电子学会科学技术奖（科技进步）一等奖，2020 年度中国人工智能学会优秀博士学位论文提名奖。主要研究方向包括大数据因果推理、人工智能、因果指导的可信机器学习。在数据挖掘和机器学习领域已发表近 50 余篇顶级会议和期刊文章，包括 KDD、ICML、MM、AAAI、TKDE、TKDD、Engineering 等。

　　潘璐伽：西安交通大学博士，华为公司智能运维方向助理科学家，因果推理根技术领军， AIOps 领域预测预防方向负责人，中国通信学会人工智能专委会成员 , 长期致力于为 ICT 网络、生产制造、新能源产品提供先进智能化服务和产品。她的研究方向包括故障根因分析，网络智能运维管理，基于时间序列的异常检测及预测，在国际顶级会议发表论文 10 余篇，申请专利 40 余件。

　　董振华：董振华博士于 2012 年毕业于南开大学，获计算机科学博士学位，2012 年 7 月开始在华为诺亚方舟实验室工作，历任研究员、主任研究员、技术专家，负责推荐系统、机器学习、反事实学习、因果推理的研究和落地，显著改进超过 10 个产品（如华为应用市场、浏览器、广告系统等）的关键指标。董振华博士申请超过 50 项专利，在 TKDE, SIGIR, RecSys, WWW 等国际会议、期刊发表 50 余篇学术论文。

　　张可力：2014 年毕业于华中科技大学数据库所，同年进入华为诺亚方舟实验室工作，现任高级研究员，长期从事时间序列分析，因果推理，迁移学习等研究及应用探索工作，申请专利 20 余件，多项工作发表在 KDD，AAAI，TNNLS 等国际会议 / 期刊，作为核心贡献者参与了 gCastle，streamDM 等多个 AI 开源项目。

　　李昊轩，北京大学大数据科学研究中心，数据科学 ( 统计学 ) 方向博士研究生，CCF 会员、IEEE 会员、ACM 会员。研究兴趣为因果推断与机器学习，推荐系统去偏与公平性，强化学习离轨策略的评估和学习，分布外泛化和数据融合问题等。获北京大学博士研究生校长奖学金，已在 ICLR、KDD、WWW、AAAI、IJCAI 等多个顶尖会议发表文章，现为 NeurIPS、AAAI、WWW 等 Program Committee members ( PC ) 。

　　因果表征学习读书会启动

　　详情请见：

　　连接因果科学与深度学习的桥梁：因果表征学习读书会启动