出访人员名单（含领队）

王志鸿

出访国家（地区）

韩国西归浦

实际

出访时间

2026年8月8日

至2026年8月14日

实际往返路线（相关城市）

往：上海——济州——西归浦；返：西归浦——济州——上海

出访任务

参加知识发现与数据挖掘会议（KDD 2026）并进行海报展示

出

访

成

果

报

告

本人有幸赴韩国济州岛（西归浦市）参加了2026年知识发现与数据挖掘国际会议（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 简称KDD），并在会议期间进行了深入的学术交流与论文海报展示。KDD是数据挖掘、机器学习与数据科学领域最具影响力和代表性的国际顶级学术会议之一，自1995年首次举办以来，已发展成为大规模数据分析与知识发现领域的旗舰盛会。本次会议学术规格极高、参会规模庞大，汇聚了来自全球顶尖高校、科研机构及工业界的众多专家学者，致力于促进该领域最新研究成果的深度交流与广泛传播。能够参加此次高水平的学术盛会，与相关领域的顶尖专家学者开展面对面的学术探讨，对我拓宽研究视野而言，是一次极其宝贵且意义深远的学习经历。

在会议的海报展示环节，我就本人的论文工作，向与会专家学者详细介绍了我们在时间序列异常检测方向的研究内容。我紧密结合海报内容，从时序异常数据所面临的问题现状出发，深入浅出地阐释了本研究的核心模型设计思路、数据处理方式以及详实的理论分析。通过这一展示平台，我与多位同行进行了长时间的深入讨论。他们对论文提出的方法给予了积极评价。

此次出访交流取得了十分显著的实质性成效。在与不同学者的互动探讨中，我不仅收获了极具价值的专业认可，更得到了许多针对性的改进建议。例如，我学习了关于连续时间序列的因果组件与结构发现，探讨了如何利用因果推断提升时序模型的泛化能力；了解到了基于LatentFlow连续动态建模与Mamba架构的多元时序异常检测最新工作；也关注到了结合序列与关系融合的自适应时序预测方法。这些探讨极大地拓宽了我的研究视野，为我后续的研究提供了思路。

通过全程参与上述各细分方向的主题报告、专题教程与研讨会，我深入了解了本领域的最新突破与核心难点。这些学术活动极大地丰富了我的知识储备，使我能够更加深刻地把握行业的前沿与未来发展趋势。总体而言，此次出访圆满完成了预定的学术交流任务。

该团组已进行事后公示，并无异议。　　　　　　　　　　　　        （领队签字）

遵守外事纪律情况（含意见和建议等）：严格遵守出访纪律。