ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为 A 类会议。自 1995 年以来，KDD 已经连续举办了二十余届大会，今年是第 26 届。今年的 KDD 大会原定于 2020 年 8 月 23 日~27 日在美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。
而由于疫情影响，本次大会将以线上形式举行。
前两个月，KDD 2020 官方发布接收论文，共有 1279 篇论文提交到 Research Track，共有 216 篇接受，接受率 16.8%。而在去年，Research track 共收到约 1200 篇论文投稿，其中约 110 篇被接收为 oral 论文，60 篇被接收为 poster 论文，接收率仅为 14%。今年的接收率有所提升。
根据 AMiner 对会议论文的统计数据显示，本次会议的热点话题有图神经网络，图嵌入，推荐，表示学习等。投稿排名前五的主题为：1 图神经网络 15 篇，2 图形 13 篇，3 图嵌入 9 篇，4 推荐 7 篇，5 表示学习 6 篇。
AMiner 统计了本次会议投稿，阿里巴巴团队与清华大学分别以 25 篇及 20 篇的成绩位居第一、第二。紧随其后的是微软（17），伊利诺伊大学（17）及谷歌（16）。而腾讯，百度，滴滴出行，京东，华为等中国大型科技公司与北京大学，浙江大学，中国科学技术大学，北航等国内高等学府均有超过 5 篇的投稿。
在接收的论文中，估计有 1478 名作者参与了写作，大部分作者仅有 1~2 篇的论文投稿，而华人学者创作活跃，投稿数最多及排名靠前的作者均为华人。
根据 AMiner 系统 KDD 顶会版块的统计，伊利诺伊大学香槟分校的华人学者 Jiawei Han 有 7 篇入选位列第一，来自阿里巴巴的 Hongxia Yang，清华大学的 Peng Cui，新泽西州立大学的 Hui Xiong，以 6 篇论文并列位于投稿第二名，投稿数量排名前十的也均为华人学者。