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「大數據推動數字經濟」（Big Data Drives the Digital Economy）。

10月15日前報名可享優惠，詳見文末信息。

知識圖譜代表萬維網發展的一種終極理想，同時也是人工智能與互聯網深度融合的產物，因此從人工智能和互聯網的雙重視角，知識圖譜的未來是什么？它對于數字經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？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布廳B

知識圖譜的早期理念來自于萬維網之父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轉化成基于實體鏈接的語義網。本質而言，知識圖譜是一種語義網絡，旨在從數據中識別、發現和推斷事物之間的復雜關系，是事物關系的可計算模型。知識圖譜代表萬維網發展的一種終極理想，同時也是人工智能與互聯網深度融合的產物，因此從人工智能和互聯網的雙重視角，知識圖譜的未來是什么？它對于數字經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？本次論壇邀請到來自學界和企業界的知名專家共同探討在數字經濟時代知識圖譜的價值、應用和所面臨的挑戰，主題涉及大數據知識獲取、語言理解與知識圖譜、社交媒體與知識圖譜、開放知識圖譜、知識圖譜與區塊鏈等多個方面，期待與大家一起探討知識圖譜賦能數字經濟的未來。

主席

陳華鈞

簡介：浙江大學計算機科學與技術學院教授、博導。主要研究方向為語聯網與知識圖譜、自然語言處理、大數據分析等。中國人工智能學會知識工程與分布智能專業委員會副主任、中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會副主任、CCF術語審定委員會執委。并擔任浙江省大數據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，中科院信工所網絡空間技術實驗室主任助理，博士，主要研究方向：網絡安全，未來網絡，知識工程。目前在研國家自然科學基金項目1項，省基金1項，橫向項目8項。獲省部級科技進步二等獎1項，科技發明類二等獎1項；申請獲得授權發明專利15項，軟件著作權4項。在包括TIP、IEEE等國內外頂級期刊和會議上公開發表學術論文50余篇。

特邀嘉賓

周傲英

華東師范大學數據學院創院院長、教授，副校長。國家杰出青年基金獲得者，教育部長江學者特聘教授，第七屆國務院學科評議組成員。CCF會士，數據庫專委會副主任。主要從事數據庫、數據管理、數據驅動的應用等方面的理論研究和系統研發工作。曾獲得國務院特殊津貼、霍英東青年教師基金獎勵；先后八次獲得教育部、上海市科技進步一、二等獎。擔任《計算機學報》副主編，曾任或現任《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：數據是催生數字經濟的新動能——兼談知識圖譜的作用

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

張民

蘇州大學特聘教授，計算機學院副院長，人類語言技術研究所所長，人工智能研究院副院長。國家杰出青年科學基金獲得者，江蘇省“雙創人才計劃” 獲得者，江蘇省“雙創團隊” 領軍人才。長期從事自然語言處理和人工智能研究。1997年在哈爾濱工業大學獲博士學位，1997-2013年在海外學術界和產業界從事研發和管理工作16年。已發表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，獲部級科技進步獎3項。在研主持國家自然科學基金杰青、重點、科技部重點研發計劃課題、大型產業界項目多項。

報告題目：語言理解與知識圖譜

報告摘要：現存知識圖譜的數據來源主要是結構化/半結構化數據，而非自由文本數據，這造成知識圖譜的覆蓋度嚴重不足從而限制知識圖譜的應用。人類知識大量存在于自然文本數據之中，所以我們應利用自然語言處理技術來理解文本、獲取知識、構建知識圖譜。本報告將就利用自然語言理解技術構建知識圖譜這一問題進行討論。

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：社會網絡分析、數據挖掘、機器學習和知識圖譜。發表論文200余篇，引用10000多次。主持研發了研究者社會網絡挖掘系統AMiner，收錄1.36億科研人員、2.31億科技文獻，吸引了220個國家/地區800多萬獨立IP訪問。曾擔任國際期刊ACM TKDD的執行主編和國際會議CIKM’16、WSDM’15的程序委員會主席；現任KDD’18大會副主席以及IEEE TKDE、ACM TIST、IEEE TBD等期刊編委編委。榮獲北京市科技進步一等獎、中國人工智能學會科技進步一等獎、電子學會自然科學二等獎（均為第一完成人）以及國家自然基金委優秀青年基金和國家杰出青年科學基金、CCF青年科學家獎和英國牛頓高級學者基金獎。

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、中國科學院大學崗位教授，國家電網網信領導小組技術委員會委員。作為國家某重大工程總師，負責大規模系統建設與規劃，承建萬億級大數據中心、知識圖譜及其智能應用。主要研究方向包括大數據存儲和智能處理、語義服務和知識圖譜等，發表學術論文60余篇，連續兩屆蟬聯語義服務領域國際競賽冠軍。相關成果在國家級重大工程、國家電網、軍方等獲得廣泛應用，先后四次獲得國家電網科技進步獎、國家專利獎、北京市科技進步獎等科技獎勵。

報告題目：知識驅動的互聯網變革

報告摘要：知識圖譜與本體、語義網的發展一脈相承，驗證了一條大規模知識萃取、精煉和有效復用的實踐路徑，大幅度增強了互聯網搜索、問答等服務能力，持續改善著人類的生活。而其成功效應向以能源互聯網為代表的工業互聯網領域的外溢，將匯集知識庫、專家系統、機器學習等技術動能，促進工業領域的專業知識深度嵌入，提升生產效率。互聯網、工業化聯網的“大數據中心”也將向“知識中心”過渡，為數字經濟的發展和治理奠定更為堅實的基礎。

王昊奮

上海樂言信息科技有限公司CTO，中文知識圖譜zhishi.me創始人、OpenKG發起人之一、CCF理事、CCF術語審定工委主任、CCF TF執委、中文信息學會語言與知識計算委員會副秘書長，共發表80余篇高水平論文，在知識圖譜、問答系統和聊天機器人等諸多領域有豐富的研發經驗。其帶隊構建的語義搜索系統在Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名；在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務中斬獲得全球第1名。曾主持并參與多項國家自然科學基金、863重大專項和國家科技支撐項目，以學術負責人身份參與Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企業的合作項目。

報告題目：從人工智能到開放知識圖譜：數字經濟大潮下的新機遇

報告摘要：人工智能經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習，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用，以及支撐這些智能應用的核心技術。接著，我將系統地介紹在數字經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，開放互聯的高質量中文知識庫OpenBase和知識圖譜開源工具方面的各項工作。

曹鋒

派鏈科技CEO，中物聯區塊鏈協會首席科學家，中國第一個區塊鏈國際專利發明人，ChinaLedger共同發起人，曾帶領團隊完成世界第一筆區塊鏈資產收益權轉讓交易，擔任IBM下一代人機大戰項目中國區負責人，IBM中國互聯網金融首席科學家，IBM基礎科學研究中國區負責人，專利評審委員會聯合主席。

報告題目：當知識圖譜遇見區塊鏈

報告摘要： 區塊鏈如何實現大規模行業應用呢？其中數據真實有效的來源是各個行業領域中都不可忽視的問題。區塊鏈2.0基于以太坊的智能合約層，依賴于外部獲取數據，難以實現不同鏈間的協同與交換。在此基礎上，PCHAIN開創了區塊鏈上的智能數據與知識圖譜的技術方式，兩者相輔相成，幫助智能合約形成閉環，知識圖譜作為節點內置的相應模塊，將復雜的知識領域以特定形式記錄下來，供其他智能合約調用，可支撐大規模行業應用的數據獲取。

PANEL嘉賓

周國棟

蘇州大學教授博導。1997年畢業于新加坡國立大學獲得博士學位；2006年加入蘇州大學，組建自然語言處理實驗室。研究方向：自然語言理解、自然語言認知。近5年發表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Google Scholar統計，論文引用7000次，目前擔任ACM TALLIP副主編、《軟件學報》責任編委、CCF中文信息技術專委會副主任委員、蘇州大學校學術委員會委員。

張偉

阿里巴巴業務平臺資深算法專家，商品知識圖譜負責人。張偉博士畢業于新加坡國立大學，本科畢業于哈爾濱工業大學。曾任新加坡資訊通信研究院自然語言處理應用實驗室主任。研究領域：知識圖譜、自然語言處理，機器學習等。

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更多信息詳見大會官網：http://cncc.ccf.org.cn

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OpenKG.CN

中文開放知識圖譜（簡稱OpenKG.CN）旨在促進中文知識圖譜數據的開放與互聯，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

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總結

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