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

近年來，隨著大家對高級認知能力的積極探索，知識圖譜因為表達能力強，擴展性好，并能兼顧人類認知與機器自動處理，引起了學術界、工業(yè)界以及政府部門的高度關注。

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

數(shù)據(jù)與知識是人工智能的兩大引擎。大數(shù)據(jù)與機器學習等技術的快速發(fā)展使大規(guī)模人類知識體系的自動構(gòu)建成為現(xiàn)實。我們看到，知識圖譜正在被熱烈地擁抱，無論是高校還是企業(yè)，對知識圖譜的重視程度越來越高，應用與落地越來越多，成為學術界與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合最為緊密的技術領域之一。

但是，當前無論是在學術界還是工業(yè)界，知識圖譜領域都還有很多亟待研究、改進與解決的問題。如何更好地理解、運用基礎理論和關鍵技術？如何在各行業(yè)領域的場景與應用中切實落地，讓知識圖譜發(fā)揮更好的效能？未來我們要在哪些技術研究上深耕，拓展哪些更豐富的場景？是大家都在探索的問題。

BDTC 2018 （2018 大數(shù)據(jù)技術大會）將于 12 月 6-8 日再度來襲。我們在 8 日上午重磅推出了知識圖譜論壇。邀請來自學術界和工業(yè)界的 7 位著名專家學者，分享他們在基礎理論、技術方法和產(chǎn)業(yè)應用等方面的研究成果與技術經(jīng)驗，同時也對知識圖譜未來幾年的發(fā)展趨勢做出展望。

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

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

知識圖譜論壇主席

靳小龍（中國科學院計算技術研究所研究員，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會副秘書長）

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室主任助理，中科院網(wǎng)絡數(shù)據(jù)科學與技術重點實驗室知識計算方向負責人；中國科學院大學崗位教授；中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會副秘書長。2005 年于香港浸會大學獲得博士學位。主要研究興趣包括知識圖譜、知識計算、社會計算、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)外學術期刊與會議論文 160 余篇，獲得國際會議 IEEE ICBK 2017 的最佳學生論文獎，IEEE CIT-2015, IEEE AINA 2007 與 IEEE ICAMT2003 的最佳論文獎，國內(nèi)會議 CCF Big Data 2015 的最佳學術論文獎；申請/獲得專利 10 余項。目前擔任Web Intelligence：An International Journal (WI) 與《大數(shù)據(jù)》等國內(nèi)外期刊的編委。負責或作為骨干參與項目/ 課題近 20 項，包括國家重點研發(fā)計劃課題、973 課題、863 課題、國家自然科學基金項目（重點、面上、青年）、歐盟 FP7 與 FP6 項目、英國 EPSRC 項目等。2016 年獲得中國電子學會科技進步一等獎，2017 年獲得國家科技進步二等獎。

阮彤（華東理工大學計算機技術研究所所長，教授）

現(xiàn)任華東理工大學計算機技術研究所所長，自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇抑魅?。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)學研合作，在大規(guī)模文本抽取、行業(yè)知識圖譜與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方面獲得多項創(chuàng)新成果。主持與參與國家、省部級科研項目多項，近三年以第一作者或通訊作者，在 ISWC,WWW 等會議與期刊上發(fā)表知識圖譜與生物醫(yī)藥挖掘論文數(shù)十篇。

知識圖譜論壇演講嘉賓

陳華鈞（浙江大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師）

浙江大學計算機科學與技術學院教授、博導。主要研究方向為知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)與知識發(fā)現(xiàn)、生物醫(yī)學信息等。浙江省大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任、中國中文信息學會語言與知識計算專業(yè)委員會副主任、中國人工智能學會知識工程與分布智能專業(yè)委會副主任、中文開放知識圖譜 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 等國際頂級會議或期刊上發(fā)表多篇論文，并曾獲國際語義網(wǎng)會議 ISWC 最佳論文獎。作為主要參與者，獲得教育部技術發(fā)明一等獎、國家科技進步二等獎等獎勵。

議題：《管窺知識圖譜內(nèi)涵與發(fā)展前沿》

知識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)化成基于實體鏈接的語義網(wǎng)。本質(zhì)而言，知識圖譜旨在從數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)和推斷事物、概念之間的復雜關系，是事物關系的可計算模型（Computational Model of World Relations）。知識圖譜的構(gòu)建涉及知識建模、關系抽取、圖存儲、關系推理、實體融合等多方面的技術，而知識圖譜的應用則涉及到語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個領域。本文報告嘗試從信息系統(tǒng)工程的觀點總結(jié)知識圖譜的技術內(nèi)涵和外延，并結(jié)合典型的領域應用從基于知識的可解釋人工智能、時空知識圖譜的表示與處理、領域知識的深度融合和利用等多個方面介紹相關發(fā)展趨勢和新進展。

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，獲得了一個寶貴的機會，從零到一構(gòu)建一個千萬級的知識圖譜，中間遇坑無數(shù)，咬牙堅持推進，終于構(gòu)建出來，并且在搜索產(chǎn)品中獲得規(guī)?；膽?，取得了較好的效果。不過，無論是圖譜的構(gòu)建，還是使用，目前還處于初級階段，未來知識圖譜這個領域空間廣闊，大有可為，我也會繼續(xù)專注下去。

議題：《從知識圖譜到人工智能：產(chǎn)品演進路徑上的思考》

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

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，美國開放政府數(shù)據(jù) Data.gov 語義技術專家，國際語義網(wǎng)大會挑戰(zhàn)賽（Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大學計算機系本科及碩士。UMBC 博士，斯坦福博士后，RPI 研究員，前高通研究院科學家。曾主持并參與多項美國 NSF，DARPA，NIH 的重大項目的語義計算部分。主要研究方向為語義搜索，知識圖譜政府數(shù)據(jù)公開，機器學習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)模金融知識圖譜實戰(zhàn)》

知識圖譜承載領域知識體系，支持跨領域大規(guī)模的數(shù)據(jù)互聯(lián)，與人工智能算法結(jié)合實現(xiàn)業(yè)務智能化。中文開放知識圖譜（簡稱 OpenKG.CN）由國內(nèi)知名知識圖譜專家共同發(fā)起，旨在促進中文知識圖譜技術的普及和應用。cnSchema作為OpenKG的推薦語言，為知識圖譜建模與應用提供了基礎詞匯體系。本次報告將從 cnSchema 出發(fā)，介紹知識圖譜的生命周期，包括建模、生產(chǎn)、融合、質(zhì)量校驗與應用落地；同時也結(jié)合金融業(yè)務場景，探討知識圖譜與大數(shù)據(jù)計算結(jié)合的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

倪淵（平安醫(yī)療科技文本處理部負責人）

平安醫(yī)療科技醫(yī)療文本處理部負責人。 2003 年畢業(yè)于復旦大學計算機科學與技術專業(yè)，2007 年畢業(yè)于新加坡國立大學計算機系。之后加入 IBM 中國研究院，從事自然語言處理，知識圖譜等相關領域的研究。在 IBM 期間，倪淵參與過著名人工智能項目沃森機器人的開發(fā)。2018 年，倪淵加入平安醫(yī)療科技研究院，帶領醫(yī)療文本處理團隊。 倪淵博士在著名國際會議，比如 SIGMOD, WWW, ISWC 等上，發(fā)表過 20多 篇論文，并且獲得 20 多項國際專利。

議題：《醫(yī)療知識圖譜的構(gòu)建和應用》

知識圖譜是人工智能的基石。知識圖譜可以給計算機賦予額外的知識，輔助計算機作出更智能的決策。尤其在醫(yī)療這類知識密集型領域，輔助診療，醫(yī)生教育等很多領域需要知識圖譜的支撐。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先的五大醫(yī)療知識庫來構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜的以及如何將醫(yī)療知識圖譜用來支持人工智能在醫(yī)療領域的應用。

肖仰華（復旦大學教授，博士生導師）

復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工場實驗室負責人、上海市互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工程技術中心副主任、多家規(guī)模企業(yè)高級顧問與首席科學家。

議題：《從大數(shù)據(jù)到知識圖譜》

大數(shù)據(jù)時代的到來為知識圖譜技術的誕生與發(fā)展提出了訴求，同時也提供了豐富土壤。各行業(yè)積累的大數(shù)據(jù)借助知識圖譜的賦能完成數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的模式已經(jīng)基本形成。時代發(fā)展賦予知識圖譜助力行業(yè)智能化升級與轉(zhuǎn)型的歷史使命。本報告將結(jié)合復旦大學知識工場實驗室的研究與實踐，系統(tǒng)闡述知識圖譜技術產(chǎn)生的歷史背景與必然性；從當前一系列落地應用以及大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度論證知識圖譜技術所承擔的歷史使命；探討知識圖譜助力行業(yè)智能化升級與轉(zhuǎn)型的基本模式。