2018中國計算機大會（CNCC2018）將于10月25-27日在杭州國際博覽中心（G20會場）舉行，大會主題為「大數(shù)據(jù)推動數(shù)字經(jīng)濟」（Big Data Drives the Digital Economy）。

10月15日前報名可享優(yōu)惠，詳見文末信息。

知識圖譜代表萬維網(wǎng)發(fā)展的一種終極理想，同時也是人工智能與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的產(chǎn)物，因此從人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的雙重視角，知識圖譜的未來是什么？它對于數(shù)字經(jīng)濟的價值和意義有哪些？它又會以什么樣的方式得以落地實現(xiàn)？這些問題將在本論壇充分探討。

時間：10月26日下午13:30-17:30

地點：杭州國際博覽中心二層新聞發(fā)布廳B

知識圖譜的早期理念來自于萬維網(wǎng)之父Tim Berners Lee于1998年提出的Semantic Web，最初理想是把基于文本鏈接的萬維網(wǎng)轉(zhuǎn)化成基于實體鏈接的語義網(wǎng)。本質(zhì)而言，知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)，旨在從數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)和推斷事物之間的復(fù)雜關(guān)系，是事物關(guān)系的可計算模型。知識圖譜代表萬維網(wǎng)發(fā)展的一種終極理想，同時也是人工智能與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的產(chǎn)物，因此從人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的雙重視角，知識圖譜的未來是什么？它對于數(shù)字經(jīng)濟的價值和意義有哪些？它又會以什么樣的方式得以落地實現(xiàn)？本次論壇邀請到來自學(xué)界和企業(yè)界的知名專家共同探討在數(shù)字經(jīng)濟時代知識圖譜的價值、應(yīng)用和所面臨的挑戰(zhàn)，主題涉及大數(shù)據(jù)知識獲取、語言理解與知識圖譜、社交媒體與知識圖譜、開放知識圖譜、知識圖譜與區(qū)塊鏈等多個方面，期待與大家一起探討知識圖譜賦能數(shù)字經(jīng)濟的未來。

主席

陳華鈞

簡介：浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)。主要研究方向為語聯(lián)網(wǎng)與知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析等。中國人工智能學(xué)會知識工程與分布智能專業(yè)委員會副主任、中國中文信息學(xué)會語言與知識計算專業(yè)委員會副主任、CCF術(shù)語審定委員會執(zhí)委。并擔(dān)任浙江省大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任、Elsevier Journal of Big Data Research副主編等。

林俊宇

簡介：CCF理事，CCF高級會員，中科院信工所網(wǎng)絡(luò)空間技術(shù)實驗室主任助理，博士，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全，未來網(wǎng)絡(luò)，知識工程。目前在研國家自然科學(xué)基金項目1項，省基金1項，橫向項目8項。獲省部級科技進(jìn)步二等獎1項，科技發(fā)明類二等獎1項；申請獲得授權(quán)發(fā)明專利15項，軟件著作權(quán)4項。在包括TIP、IEEE等國內(nèi)外頂級期刊和會議上公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。

特邀嘉賓

周傲英

華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)學(xué)院創(chuàng)院院長、教授，副校長。國家杰出青年基金獲得者，教育部長江學(xué)者特聘教授，第七屆國務(wù)院學(xué)科評議組成員。CCF會士，數(shù)據(jù)庫專委會副主任。主要從事數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用等方面的理論研究和系統(tǒng)研發(fā)工作。曾獲得國務(wù)院特殊津貼、霍英東青年教師基金獎勵；先后八次獲得教育部、上海市科技進(jìn)步一、二等獎。擔(dān)任《計算機學(xué)報》副主編，曾任或現(xiàn)任《VLDB Journal》、《WWW Journal》、《Data Science and Engineering》等期刊編委，VLDB等會議的程序委員會主席。

報告題目：數(shù)據(jù)是催生數(shù)字經(jīng)濟的新動能——兼談知識圖譜的作用

報告摘要：在2016年的G20杭州峰會上，數(shù)字經(jīng)濟在時隔20年后再度成為熱詞，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟已成為全球共識。數(shù)字經(jīng)濟這個概念的誕生和發(fā)展幾乎是與互聯(lián)網(wǎng)同步的，互聯(lián)網(wǎng)正在深刻而全面地改變世界和人類本身。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展基本遵循了從“流量變現(xiàn)”到“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的路徑，互聯(lián)網(wǎng)的下半場的主基調(diào)將是分享經(jīng)濟，核心就是通過技術(shù)和數(shù)據(jù)來建立信任。互聯(lián)網(wǎng)催生了大數(shù)據(jù)，成就了“大數(shù)據(jù)”國家戰(zhàn)略。“大數(shù)據(jù)”是說數(shù)據(jù)很重要，其重要程度堪比新的電能（Data Power），是催生數(shù)字經(jīng)濟的新動能。知識圖譜是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成智能的重要手段，推動數(shù)字經(jīng)濟向縱深發(fā)展。

張民

蘇州大學(xué)特聘教授，計算機學(xué)院副院長，人類語言技術(shù)研究所所長，人工智能研究院副院長。國家杰出青年科學(xué)基金獲得者，江蘇省“雙創(chuàng)人才計劃” 獲得者，江蘇省“雙創(chuàng)團隊” 領(lǐng)軍人才。長期從事自然語言處理和人工智能研究。1997年在哈爾濱工業(yè)大學(xué)獲博士學(xué)位，1997-2013年在海外學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界從事研發(fā)和管理工作16年。已發(fā)表CCF A/B類會議和期刊論文150余篇，出版Springer專著2部，主編英文論著（論文集）16本，獲部級科技進(jìn)步獎3項。在研主持國家自然科學(xué)基金杰青、重點、科技部重點研發(fā)計劃課題、大型產(chǎn)業(yè)界項目多項。

報告題目：語言理解與知識圖譜

報告摘要：現(xiàn)存知識圖譜的數(shù)據(jù)來源主要是結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而非自由文本數(shù)據(jù)，這造成知識圖譜的覆蓋度嚴(yán)重不足從而限制知識圖譜的應(yīng)用。人類知識大量存在于自然文本數(shù)據(jù)之中，所以我們應(yīng)利用自然語言處理技術(shù)來理解文本、獲取知識、構(gòu)建知識圖譜。本報告將就利用自然語言理解技術(shù)構(gòu)建知識圖譜這一問題進(jìn)行討論。

唐杰

清華計算機系副系主任、長聘副教授、清華-中國工程院知識智能聯(lián)合實驗室主任。CCF YOCSEF 主席、CCF杰出會員、杰出演講者。研究興趣包括：社會網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和知識圖譜。發(fā)表論文200余篇，引用10000多次。主持研發(fā)了研究者社會網(wǎng)絡(luò)挖掘系統(tǒng)AMiner，收錄1.36億科研人員、2.31億科技文獻(xiàn)，吸引了220個國家/地區(qū)800多萬獨立IP訪問。曾擔(dān)任國際期刊ACM TKDD的執(zhí)行主編和國際會議CIKM’16、WSDM’15的程序委員會主席；現(xiàn)任KDD’18大會副主席以及IEEE TKDE、ACM TIST、IEEE TBD等期刊編委編委。榮獲北京市科技進(jìn)步一等獎、中國人工智能學(xué)會科技進(jìn)步一等獎、電子學(xué)會自然科學(xué)二等獎（均為第一完成人）以及國家自然基金委優(yōu)秀青年基金和國家杰出青年科學(xué)基金、CCF青年科學(xué)家獎和英國牛頓高級學(xué)者基金獎。

報告題目：Modeling social influence using deep learning

報告摘要：This talk will cover both theoretical analysis and application of social network embedding. In the first part, I will quickly survey recent developed methodologies (DeepWalk, LINE, PTE, and node2vec) for network embedding, a new and important research topic in social network analysis. We did a theoretical analysis to show that all the aforementioned models with negative sampling can be unified into the matrix factorization framework with closed forms. I will present the NetMF method as well as its approximation algorithm for computing network embedding. NetMF offers significant improvements over DeepWalk and LINE (up to 38% relatively) for conventional network mining tasks. In the second part, I will present how we leverage network embedding and and multi-head attention network to model social influence, and based on the learned influence how to predict users’ social behavior.

虎嵩林

中科院信工所研究員、中國科學(xué)院大學(xué)崗位教授，國家電網(wǎng)網(wǎng)信領(lǐng)導(dǎo)小組技術(shù)委員會委員。作為國家某重大工程總師，負(fù)責(zé)大規(guī)模系統(tǒng)建設(shè)與規(guī)劃，承建萬億級大數(shù)據(jù)中心、知識圖譜及其智能應(yīng)用。主要研究方向包括大數(shù)據(jù)存儲和智能處理、語義服務(wù)和知識圖譜等，發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，連續(xù)兩屆蟬聯(lián)語義服務(wù)領(lǐng)域國際競賽冠軍。相關(guān)成果在國家級重大工程、國家電網(wǎng)、軍方等獲得廣泛應(yīng)用，先后四次獲得國家電網(wǎng)科技進(jìn)步獎、國家專利獎、北京市科技進(jìn)步獎等科技獎勵。

報告題目：知識驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)變革

報告摘要：知識圖譜與本體、語義網(wǎng)的發(fā)展一脈相承，驗證了一條大規(guī)模知識萃取、精煉和有效復(fù)用的實踐路徑，大幅度增強了互聯(lián)網(wǎng)搜索、問答等服務(wù)能力，持續(xù)改善著人類的生活。而其成功效應(yīng)向以能源互聯(lián)網(wǎng)為代表的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的外溢，將匯集知識庫、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)動能，促進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識深度嵌入，提升生產(chǎn)效率。互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)化聯(lián)網(wǎng)的“大數(shù)據(jù)中心”也將向“知識中心”過渡，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展和治理奠定更為堅實的基礎(chǔ)。

王昊奮

上海樂言信息科技有限公司CTO，中文知識圖譜zhishi.me創(chuàng)始人、OpenKG發(fā)起人之一、CCF理事、CCF術(shù)語審定工委主任、CCF TF執(zhí)委、中文信息學(xué)會語言與知識計算委員會副秘書長，共發(fā)表80余篇高水平論文，在知識圖譜、問答系統(tǒng)和聊天機器人等諸多領(lǐng)域有豐富的研發(fā)經(jīng)驗。其帶隊構(gòu)建的語義搜索系統(tǒng)在Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名；在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務(wù)中斬獲得全球第1名。曾主持并參與多項國家自然科學(xué)基金、863重大專項和國家科技支撐項目，以學(xué)術(shù)負(fù)責(zé)人身份參與Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企業(yè)的合作項目。

報告題目：從人工智能到開放知識圖譜：數(shù)字經(jīng)濟大潮下的新機遇

報告摘要：人工智能經(jīng)歷了起起落落若干次浪潮，目前正在第三次浪潮的浪尖，而這次的主角不僅有深度學(xué)習(xí)，也少不了知識圖譜。在這次演講中，將圍繞知識圖譜的前身今世，介紹知識圖譜的歷史和起源，知識圖譜在搜索、問答、聊天機器人、閱讀理解、輔助決策等方面的前沿應(yīng)用，以及支撐這些智能應(yīng)用的核心技術(shù)。接著，我將系統(tǒng)地介紹在數(shù)字經(jīng)濟時代孕育出來的新時代知識圖譜開放開源工作OpenKG，尤其是開放知識圖譜的schema，開放互聯(lián)的高質(zhì)量中文知識庫OpenBase和知識圖譜開源工具方面的各項工作。

曹鋒

派鏈科技CEO，中物聯(lián)區(qū)塊鏈協(xié)會首席科學(xué)家，中國第一個區(qū)塊鏈國際專利發(fā)明人，ChinaLedger共同發(fā)起人，曾帶領(lǐng)團隊完成世界第一筆區(qū)塊鏈資產(chǎn)收益權(quán)轉(zhuǎn)讓交易，擔(dān)任IBM下一代人機大戰(zhàn)項目中國區(qū)負(fù)責(zé)人，IBM中國互聯(lián)網(wǎng)金融首席科學(xué)家，IBM基礎(chǔ)科學(xué)研究中國區(qū)負(fù)責(zé)人，專利評審委員會聯(lián)合主席。

報告題目：當(dāng)知識圖譜遇見區(qū)塊鏈

報告摘要： 區(qū)塊鏈如何實現(xiàn)大規(guī)模行業(yè)應(yīng)用呢？其中數(shù)據(jù)真實有效的來源是各個行業(yè)領(lǐng)域中都不可忽視的問題。區(qū)塊鏈2.0基于以太坊的智能合約層，依賴于外部獲取數(shù)據(jù)，難以實現(xiàn)不同鏈間的協(xié)同與交換。在此基礎(chǔ)上，PCHAIN開創(chuàng)了區(qū)塊鏈上的智能數(shù)據(jù)與知識圖譜的技術(shù)方式，兩者相輔相成，幫助智能合約形成閉環(huán)，知識圖譜作為節(jié)點內(nèi)置的相應(yīng)模塊，將復(fù)雜的知識領(lǐng)域以特定形式記錄下來，供其他智能合約調(diào)用，可支撐大規(guī)模行業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)獲取。

PANEL嘉賓

周國棟

蘇州大學(xué)教授博導(dǎo)。1997年畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)獲得博士學(xué)位；2006年加入蘇州大學(xué)，組建自然語言處理實驗室。研究方向：自然語言理解、自然語言認(rèn)知。近5年發(fā)表CCF A/B類論文100多篇，主持NSFC項目4個(包括重點項目2個) 。據(jù)Google Scholar統(tǒng)計，論文引用7000次，目前擔(dān)任ACM TALLIP副主編、《軟件學(xué)報》責(zé)任編委、CCF中文信息技術(shù)專委會副主任委員、蘇州大學(xué)校學(xué)術(shù)委員會委員。

張偉

阿里巴巴業(yè)務(wù)平臺資深算法專家，商品知識圖譜負(fù)責(zé)人。張偉博士畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)，本科畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)。曾任新加坡資訊通信研究院自然語言處理應(yīng)用實驗室主任。研究領(lǐng)域：知識圖譜、自然語言處理，機器學(xué)習(xí)等。

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OpenKG.CN

中文開放知識圖譜（簡稱OpenKG.CN）旨在促進(jìn)中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進(jìn)知識圖譜和語義技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用。

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總結(jié)

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