知識(shí)圖譜將再度引領(lǐng)2018大數(shù)據(jù)與AI的技術(shù)浪潮，燃爆這個(gè)冬日

近年來，隨著大家對(duì)高級(jí)認(rèn)知能力的積極探索，知識(shí)圖譜因?yàn)楸磉_(dá)能力強(qiáng)，擴(kuò)展性好，并能兼顧人類認(rèn)知與機(jī)器自動(dòng)處理，引起了學(xué)術(shù)界、工業(yè)界以及政府部門的高度關(guān)注。

最先被大家熟知的應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)屬搜索引擎，為了讓用戶搜索到更好、更滿意的結(jié)果，知識(shí)圖譜在背后起到了關(guān)鍵作用。除了搜索引擎應(yīng)用的全領(lǐng)域知識(shí)圖譜，隨著場(chǎng)景越來越豐富，需求不斷增多，各行各業(yè)都紛紛開始運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)來提高產(chǎn)品品質(zhì)和用戶體驗(yàn)。比如，金融風(fēng)控領(lǐng)域的企業(yè)就通過知識(shí)圖譜進(jìn)行反欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如今，知識(shí)圖譜已經(jīng)在很多應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。

數(shù)據(jù)與知識(shí)是人工智能的兩大引擎。大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展使大規(guī)模人類知識(shí)體系的自動(dòng)構(gòu)建成為現(xiàn)實(shí)。我們看到，知識(shí)圖譜正在被熱烈地?fù)肀?，無論是高校還是企業(yè)，對(duì)知識(shí)圖譜的重視程度越來越高，應(yīng)用與落地越來越多，成為學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合最為緊密的技術(shù)領(lǐng)域之一。

但是，當(dāng)前無論是在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，知識(shí)圖譜領(lǐng)域都還有很多亟待研究、改進(jìn)與解決的問題。如何更好地理解、運(yùn)用基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)？如何在各行業(yè)領(lǐng)域的場(chǎng)景與應(yīng)用中切實(shí)落地，讓知識(shí)圖譜發(fā)揮更好的效能？未來我們要在哪些技術(shù)研究上深耕，拓展哪些更豐富的場(chǎng)景？是大家都在探索的問題。

BDTC 2018 （2018 大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)）將于 12 月 6-8 日再度來襲。我們?cè)?8 日上午重磅推出了知識(shí)圖譜論壇。邀請(qǐng)來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的 7 位著名專家學(xué)者，分享他們?cè)诨A(chǔ)理論、技術(shù)方法和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面的研究成果與技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也對(duì)知識(shí)圖譜未來幾年的發(fā)展趨勢(shì)做出展望。

無論你是要學(xué)習(xí)研究，還是應(yīng)用實(shí)踐，大家都可以帶著自己的問題而來，從這些專家學(xué)者們、各位行業(yè)大佬們的交流分享中，學(xué)習(xí)到解決問題的技術(shù)方法，了解到前沿的研究方向，并探討在工業(yè)實(shí)踐中行之有效的方法。

相信這一次，知識(shí)圖譜將再度引領(lǐng) 2018 大數(shù)據(jù)與 AI 的技術(shù)浪潮，燃爆這個(gè)冬日。

知識(shí)圖譜論壇主席

靳小龍（中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)副秘書長(zhǎng)）

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室主任助理，中科院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室知識(shí)計(jì)算方向負(fù)責(zé)人；中國科學(xué)院大學(xué)崗位教授；中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)副秘書長(zhǎng)。2005 年于香港浸會(huì)大學(xué)獲得博士學(xué)位。主要研究興趣包括知識(shí)圖譜、知識(shí)計(jì)算、社會(huì)計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等。迄今為止共出版專著4部，發(fā)表國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊與會(huì)議論文 160 余篇，獲得國際會(huì)議 IEEE ICBK 2017 的最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)，IEEE CIT-2015, IEEE AINA 2007 與 IEEE ICAMT2003 的最佳論文獎(jiǎng)，國內(nèi)會(huì)議 CCF Big Data 2015 的最佳學(xué)術(shù)論文獎(jiǎng)；申請(qǐng)/獲得專利 10 余項(xiàng)。目前擔(dān)任Web Intelligence：An International Journal (WI) 與《大數(shù)據(jù)》等國內(nèi)外期刊的編委。負(fù)責(zé)或作為骨干參與項(xiàng)目/ 課題近 20 項(xiàng)，包括國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題、973 課題、863 課題、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（重點(diǎn)、面上、青年）、歐盟 FP7 與 FP6 項(xiàng)目、英國 EPSRC 項(xiàng)目等。2016 年獲得中國電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，2017 年獲得國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

阮彤（華東理工大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所所長(zhǎng)，教授）

現(xiàn)任華東理工大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所所長(zhǎng)，自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)室主任。近幾年從事自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘軟件科研工作，與曙光醫(yī)院、上海申康、兒科醫(yī)院等生物醫(yī)藥方面展開產(chǎn)學(xué)研合作，在大規(guī)模文本抽取、行業(yè)知識(shí)圖譜與數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方面獲得多項(xiàng)創(chuàng)新成果。主持與參與國家、省部級(jí)科研項(xiàng)目多項(xiàng)，近三年以第一作者或通訊作者，在 ISWC,WWW 等會(huì)議與期刊上發(fā)表知識(shí)圖譜與生物醫(yī)藥挖掘論文數(shù)十篇。

知識(shí)圖譜論壇演講嘉賓

陳華鈞（浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師）

浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)。主要研究方向?yàn)橹R(shí)圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)、生物醫(yī)學(xué)信息等。浙江省大數(shù)據(jù)智能計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任、中國中文信息學(xué)會(huì)語言與知識(shí)計(jì)算專業(yè)委員會(huì)副主任、中國人工智能學(xué)會(huì)知識(shí)工程與分布智能專業(yè)委會(huì)副主任、中文開放知識(shí)圖譜 OpenKG 發(fā)起人。在 IJCAI, WWW, KR, ISWC, EMNLP, AAAI/IAAI, WSDM, ICDE, IEEE Magazine on Computational Intelligence, IEEE Intelligent System, TKDE, Briefings in Bioinforamtics, BMC Bioinformatics 等國際頂級(jí)會(huì)議或期刊上發(fā)表多篇論文，并曾獲國際語義網(wǎng)會(huì)議 ISWC 最佳論文獎(jiǎng)。作為主要參與者，獲得教育部技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)、國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。

議題：《管窺知識(shí)圖譜內(nèi)涵與發(fā)展前沿》

知識(shí)圖譜的早期理念來自于 Web 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(shí)體鏈接的語義網(wǎng)。本質(zhì)而言，知識(shí)圖譜旨在從數(shù)據(jù)中識(shí)別、發(fā)現(xiàn)和推斷事物、概念之間的復(fù)雜關(guān)系，是事物關(guān)系的可計(jì)算模型（Computational Model of World Relations）。知識(shí)圖譜的構(gòu)建涉及知識(shí)建模、關(guān)系抽取、圖存儲(chǔ)、關(guān)系推理、實(shí)體融合等多方面的技術(shù)，而知識(shí)圖譜的應(yīng)用則涉及到語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個(gè)領(lǐng)域。本文報(bào)告嘗試從信息系統(tǒng)工程的觀點(diǎn)總結(jié)知識(shí)圖譜的技術(shù)內(nèi)涵和外延，并結(jié)合典型的領(lǐng)域應(yīng)用從基于知識(shí)的可解釋人工智能、時(shí)空知識(shí)圖譜的表示與處理、領(lǐng)域知識(shí)的深度融合和利用等多個(gè)方面介紹相關(guān)發(fā)展趨勢(shì)和新進(jìn)展。

葛燦輝（阿里巴巴產(chǎn)品專家）

本人極客一枚，做了七年搜索產(chǎn)品經(jīng)理，于四年前偶遇知識(shí)圖譜，從此迷上一發(fā)不可收拾，從里到外，從前到后深入研究，后承蒙眷顧，獲得了一個(gè)寶貴的機(jī)會(huì)，從零到一構(gòu)建一個(gè)千萬級(jí)的知識(shí)圖譜，中間遇坑無數(shù)，咬牙堅(jiān)持推進(jìn)，終于構(gòu)建出來，并且在搜索產(chǎn)品中獲得規(guī)?；膽?yīng)用，取得了較好的效果。不過，無論是圖譜的構(gòu)建，還是使用，目前還處于初級(jí)階段，未來知識(shí)圖譜這個(gè)領(lǐng)域空間廣闊，大有可為，我也會(huì)繼續(xù)專注下去。

議題：《從知識(shí)圖譜到人工智能：產(chǎn)品演進(jìn)路徑上的思考》

人工智能領(lǐng)域一直以來有句老話，叫做有多少人工，就有多少智能。這件事在知識(shí)圖譜構(gòu)建上體現(xiàn)的尤為明顯。人工智能的技術(shù)瓶頸不是要代替智人作為動(dòng)物的那一部分感知智能，而在于代替我們最近幾千年發(fā)展起來的那些認(rèn)知能力，也就是我們有了符號(hào)思維能力之后的智能。從知識(shí)圖譜到人工智能，要想一蹴而就，不太現(xiàn)實(shí)，也不可能實(shí)現(xiàn)。在這種情況下，我們更應(yīng)該關(guān)注其中的實(shí)現(xiàn)路徑，而非最終目標(biāo)。 本次演講，就跟大家來分享一下，結(jié)合我在知識(shí)圖譜、移動(dòng)搜索以及人工智能交互等領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)所領(lǐng)域到的對(duì)于AI產(chǎn)品演進(jìn)路徑上的思考。

丁力（海知智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO）

海知智能聯(lián)合創(chuàng)始人與 CTO，OpenKG 發(fā)起人之一，全球首款語義搜索引擎 Swoogle 作者，美國開放政府?dāng)?shù)據(jù) Data.gov 語義技術(shù)專家，國際語義網(wǎng)大會(huì)挑戰(zhàn)賽（Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科及碩士。UMBC 博士，斯坦福博士后，RPI 研究員，前高通研究院科學(xué)家。曾主持并參與多項(xiàng)美國 NSF，DARPA，NIH 的重大項(xiàng)目的語義計(jì)算部分。主要研究方向?yàn)檎Z義搜索，知識(shí)圖譜政府?dāng)?shù)據(jù)公開，機(jī)器學(xué)習(xí)與中文自然語言處理等。發(fā)表上百篇論文，引用量過萬，Google H-index >30。

議題：《基于 cnSchema 的大規(guī)模金融知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)》

知識(shí)圖譜承載領(lǐng)域知識(shí)體系，支持跨領(lǐng)域大規(guī)模的數(shù)據(jù)互聯(lián)，與人工智能算法結(jié)合實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化。中文開放知識(shí)圖譜（簡(jiǎn)稱 OpenKG.CN）由國內(nèi)知名知識(shí)圖譜專家共同發(fā)起，旨在促進(jìn)中文知識(shí)圖譜技術(shù)的普及和應(yīng)用。cnSchema作為OpenKG的推薦語言，為知識(shí)圖譜建模與應(yīng)用提供了基礎(chǔ)詞匯體系。本次報(bào)告將從 cnSchema 出發(fā)，介紹知識(shí)圖譜的生命周期，包括建模、生產(chǎn)、融合、質(zhì)量校驗(yàn)與應(yīng)用落地；同時(shí)也結(jié)合金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景，探討知識(shí)圖譜與大數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)合的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

倪淵（平安醫(yī)療科技文本處理部負(fù)責(zé)人）

平安醫(yī)療科技醫(yī)療文本處理部負(fù)責(zé)人。 2003 年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，2007 年畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)計(jì)算機(jī)系。之后加入 IBM 中國研究院，從事自然語言處理，知識(shí)圖譜等相關(guān)領(lǐng)域的研究。在 IBM 期間，倪淵參與過著名人工智能項(xiàng)目沃森機(jī)器人的開發(fā)。2018 年，倪淵加入平安醫(yī)療科技研究院，帶領(lǐng)醫(yī)療文本處理團(tuán)隊(duì)。 倪淵博士在著名國際會(huì)議，比如 SIGMOD, WWW, ISWC 等上，發(fā)表過 20多 篇論文，并且獲得 20 多項(xiàng)國際專利。

議題：《醫(yī)療知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用》

知識(shí)圖譜是人工智能的基石。知識(shí)圖譜可以給計(jì)算機(jī)賦予額外的知識(shí)，輔助計(jì)算機(jī)作出更智能的決策。尤其在醫(yī)療這類知識(shí)密集型領(lǐng)域，輔助診療，醫(yī)生教育等很多領(lǐng)域需要知識(shí)圖譜的支撐。在本次演講中，倪淵博士將介紹平安醫(yī)療科技是如何利用平安領(lǐng)先的五大醫(yī)療知識(shí)庫來構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜的以及如何將醫(yī)療知識(shí)圖譜用來支持人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

肖仰華（復(fù)旦大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師）

復(fù)旦大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、復(fù)旦大學(xué)知識(shí)工場(chǎng)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、上海市互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工程技術(shù)中心副主任、多家規(guī)模企業(yè)高級(jí)顧問與首席科學(xué)家。

議題：《從大數(shù)據(jù)到知識(shí)圖譜》

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為知識(shí)圖譜技術(shù)的誕生與發(fā)展提出了訴求，同時(shí)也提供了豐富土壤。各行業(yè)積累的大數(shù)據(jù)借助知識(shí)圖譜的賦能完成數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的模式已經(jīng)基本形成。時(shí)代發(fā)展賦予知識(shí)圖譜助力行業(yè)智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型的歷史使命。本報(bào)告將結(jié)合復(fù)旦大學(xué)知識(shí)工場(chǎng)實(shí)驗(yàn)室的研究與實(shí)踐，系統(tǒng)闡述知識(shí)圖譜技術(shù)產(chǎn)生的歷史背景與必然性；從當(dāng)前一系列落地應(yīng)用以及大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度論證知識(shí)圖譜技術(shù)所承擔(dān)的歷史使命；探討知識(shí)圖譜助力行業(yè)智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型的基本模式。