执行主席：王鑫 博士 天津大学 副教授  CCF YOCSEF天津副主席
执行主席：张小旺 博士 天津大学 副教授 CCF YOCSEF天津委员
参会者：IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者等
联系人：
  王鑫,18622030584，wangx@tju.edu.cn
  张小旺,13920302709，xiaowangzhang@tju.edu.cn
如参会，请于7月3日前提交下列回执信息，以便提供会务。
参会回执单

   费用（非CCF会员）：学生50元/人/次，其他200元/人/次。现场收取。

免费参加方式：
1、CCF会员凭会员证免费参加；
2、媒体免费参加。
3、非CCF会员办理入会手续，可以免费参加：
登录:http://web.ccf.org.cn/CCF/reg.action?flag=0，提交申请
会费：学生50元/年，会员：200元/年
缴费：http://web.ccf.org.cn/CCF/reg.action?flag=0
注：现场可以办理缴费及CCF会员续费，请提前注册会员后参加本次活动

报告会简介

知识图谱与图数据库新进展

随着各行业领域构建的知识图谱规模和复杂程度不断增长，提出了若干理论和技术挑战，而图数据库系统可作为管理大规模知识图谱的重要工具。本次学术报告会邀请到国内外学术界和工业界从事知识图谱和图数据库研究与实践工作的9位知名专家学者，共同研讨大规模知识图谱构建、存储、查询、推理和应用过程中的若干理论和技术问题，以及面向大规模知识图谱管理的图数据库技术。

讲者介绍（按报告顺序）

特邀讲者：王克文，王克文博士是格里菲斯大学计算机与信息学院的教授，是该校人工智能与语义技术实验室（AIST）的主任。他于1996年在南开大学数学研究所获得理论计算机科学方向的博士学位（首批硕士直攻博），1996－1999在国防科大和香港科大从事博士后研究，1999－2002任清华大学计算机系副教授（并在2000－2002兼任德国波茨坦大学计算机系研究员），2002起在格里菲斯大学任职。他的研究兴趣包括人工智能（知识表示，逻辑程序设计，智能体），计算逻辑，语义网理论和技术。他一直在人工智能的顶级会议和杂志发表文章（比如AAAI, IJCAI, Artificial Intelligence, ACM Transactions on Computational Logic, Theory and Practice of Logic Programming等），近年来一直是相关顶级会议的程序委员会委员或高级委员。他也是语义技术方面的著名杂志Journal of Web Semantics的编委会成员。
报告题目：本体和知识图谱中基于大数据的查询解释
报告提要：基于本体的数据存取（OBDA）和查询处理正在成为大数据处理的一种不可缺少的推理机制。除了标准的查询处理，查询系统也需要给用户提供一种支持，使得用户不仅能得到对查询的回答，在得不到查询回答的情况下，能够解释一个查询失败的原因。但是，设计OBDA的高效查询解释算法是一个非常困难的问题。在这个报告中，我们介绍如何将AI中的诱导推理用于形式化OBDA中的查询解释问题，并基于Datalog技术设计高效算法。由此实现的查询解释系统ABEL可以处理超过十万个RDF三元组的本体知识库。 

特邀讲者：马帅，马帅博士是北航软件开发环境国家重点实验室，教授，博士生导师，曾在美国贝尔实验室总部实习，微软亚洲研究院访问和英国爱丁堡大学博士后工作。分别获得北京大学(2004)和英国爱丁堡大学(2011)两个博士学位，研究工作持续发表在数据库、数据挖掘和系统等领域知名会议(SIGMOD、VLDB、ICDE、WWW、WSDM、MobiCom、USENIX ATC)和知名期刊(TODS、VLDB Journal、TKDE、TCS)，并在美、英、法、俄、澳大利亚、比利时和香港等多个国家和地区大学研究生课程上被讲解。2010年获国际顶级会议VLDB唯一最佳论文奖；2012年入选微软青年教师铸星计划；2013年获国际知名会议WISE最佳挑战论文奖；2015年入选微软亚洲研究院合作计划；2016年获国际知名会议WSDM挑战赛最终排名第2名。主持国家优秀青年科学基金(优青，2014~2016)和国家自然科学联合基金重点项目（2017~2020）各一项。
报告题目：大图搜索: 挑战与技术
报告摘要：目前图搜索和推荐在工业界和学术界受到广泛关注，并且图数据在工业界的应用和在学术界的研究是相互促进的。实际上，图搜索和推荐的理论和技术是近年来工业界和学术界共同关注的热点之一。报告中，我们首先介绍图搜索及其挑战，然后我们介绍两类技术（查询近似和数据近似）来提高大图搜索的效果和效率。

特邀讲者：漆桂林，漆桂林教授是中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任和中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任，是开放知识图谱联盟OpenKG的联合创始人之一，是新华社中国经济信息社特约专家，是语义Web著名国际期刊Journal of Web Semantics的编委。曾任中国语义Web和Web科学大会主席、国际会议JIST程序委员会主席。指导学生在国际会议IJCAI获得最佳学生论文奖。发表高水平学术论文100余篇，出版专著一部。6项专利获得授权或者受理。先后承担包括国家自然科学基金和欧洲第七框架项目Marie Curie IRSES在内的多项科研项目，并且承担了华为、百度等企业项目，作为第二负责人参与了由科大讯飞牵头的863课题“高考机器人”子课题。在知识工程、大数据语义分析、知识图谱等领域有将近20年的研究和产业化经验。
报告题目：大规模知识图谱构建、推理和存储技术
报告摘要：随着万维网组织W3C链接数据项目的提出和谷歌知识图谱项目的提出，知识图谱受到了热爱人工智能的研究人员和开发人员的广泛关注，并且在大数据和问答系统中起到重要作用。本演讲首先介绍知识图谱的历史以及语义网络；其次介绍通用和垂直领域知识图谱关键技术，包括百科知识获取技术、知识融合技术、知识清洗技术、实体链接技术；最后，介绍知识的表示语言和知识推理技术以及大规模知识图谱存储技术。本报告还会介绍知识图谱技在问答中的应用。

特邀讲者：鲍捷，鲍捷博士有十余年的人工智能研究经验，研究领域有神经网络、知识表现与推理、语义网、机器学习、自然语言处理等。中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。历任美国三星研发中心研究员，MIT访问研究员，BBN访问研究员，RPI博士后，Iowa State Univ博士，W3C Web本体语言工作组成员，国际语义网会议ISWC组委会和程序委员会成员。
报告题目：用精益迭代提高知识图谱构造效率
报告提要：知识图谱的构造是高投入、高风险、长周期工程，其实施成败的关键是如何提高效率、减少浪费，利用成熟技术降低全周期实施成本。这里我们分享文因互联团队在构造金融知识图谱过程中的一些实践经验。一、全周期成本的考虑因素。二、利用关系数据库和JSON查询降低知识图谱数据库成本。三、用持续交付和错误归因提升知识提取效率。四、平衡提取粒度和成本。五、团队管理与成本。

特邀讲者：王昊奋，王昊奋博士是上海交通大学博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理、深圳狗尾草智能科技公司CTO。王昊奋在语义技术和知识图谱方面有比较丰富的经验和积累，共发表75余篇高水平论文，其中包括35余篇CCF A类和B类论文。作为技术负责人，他带领团队构建的语义搜索系统在十亿三元组挑战赛（Billion Triple Challenge）中获得全球第2名的好成绩；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中获得全球第1名的好成绩。他带领团队构建了第一份中文语义互联知识库zhishi.me，被邀请参加W3C的multilingual研讨会并做报告。他还带领团队参加了百度知识图谱竞赛获得所有任务第一名的好成绩。此外，他还长期作为ISWC, WWW, AAAI等国际顶级会议程序委员会委员。目前，王昊奋担任CCF YOCSEF上海主席、中文信息学会语言与知识计算委员会委员，中国计算机学会术语工作委员会执行委员等社会职位。
报告题目：当知识图谱遇见聊天机器人
报告提要：本次演讲将系统地回顾聊天机器人的发展，分析Siri、Watson、Google Now和小冰等典型代表的优缺点，并第一次给出聊天机器人行业的技术面面观。在此基础上，将展望聊天机器人通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战，并聚焦到狗尾草公司推出的公子小白和Holo-Era机器人如何使用知识图谱结合深度学习技术来解决上述挑战。

特邀讲者：李元放，李元放博士是澳大利亚莫纳什大学信息技术系高级讲师。他在2002年和2006年于新加坡国立大学分别获得计算机学士和博士学位。他的研究兴趣包括语义万维网（本体语言，语义查询和推理，知识图谱）和软件工程（形式方法和验证，软件度量，软件生产线）。他在国际会议和期刊上发表50多篇研究论文。
报告题目：用知识图谱解释实体对在Twitter中的共现
报告提要：如DBPedia等现代知识图谱包含实体及其间逻辑关系的重要信息。另一方面，Twitter类微博包含了关于这些实体和实体对出现频率的重要信息。在这个报告中，我们尝试用知识图谱中实体对之间的逻辑关系（semantic paths）帮助解释其在Twitter中共现的频率。为此，我们在实体对之间的语义路径上训练一个排序函数对该语义路径进行排序，用以确定哪些路径最有可能解释为什么实体对在给定tweet中共现。我们使用包含单个中间实体的语义路径上的一些基于词法，graph embeddings和基于流行度的特征来训练排名模型（ranking model），并展示模型在确定实体对在Twitter上共现的有效性。

特邀讲者：刘升平，刘升平博士是云知声 AI Labs的 资深技术专家。他是前IBM中国研究院资深研究员，中文信息学会语言与知识计算专委会委员。2005年获得北京大学数学系博士，是国内语义网研究的开创者之一。曾在语义网，机器学习、信息检索，医学信息学等领域发表过20多篇论文。在IBM工作期间，多次获得IBM研究成就奖。
报告题目：知性会话：基于知识图谱的人机对话系统
报告提要：人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。本报告将结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述知识图谱在人机对话系统的核心模块，包括语义解析，聊天机器人，问答系统，会话式推荐等上面的应用。

特邀讲者：万海，万海博士是中山大学副教授，研究方向为人工智能、语义网、软件工程等，发表包括AAAI， IJCAI等CCF A类文章40余篇，承担包括国家自然科学基金、广东省前沿与关键技术创新项目等纵向项目7项（总经费600余万），还承担6项横向项目。

报告题目：知识图谱平移模型增量更新的方法
报告提要：知识图谱是人工智能领域的重要方法，在实际生产中已有大量应用。为了扩展知识图谱的推理能力，近年来涌现出一批知识图谱的平移模型。这些平移模型通过机器学习方法将知识图谱中的实体和向量转换为向量，将逻辑推理变为数值计算，使知识图谱获得了高效进行近似推理的能力。然而，这些模型也存在着一些缺陷，例如无法有效利用逻辑公理进行推理，以及不支持高效的增量更新。针对第一个缺陷，本文对各种现有的平移模型对不同类型的逻辑公式的支持情况进行了分析；针对第二个缺陷，本文提出了一种效率较高的增量更新方法，可以在不重新进行机器学习训练的情况下对知识图谱实体和关系向量进行更新。

特邀讲者：彭鹏，彭鹏是湖南大学信息科学与工程学院软件工程系助理教授。彭鹏于2009年毕业于北京师范大学信息科学与技术学院获得工学学士学位；2016年毕业于北京大学计算机科学技术研究所，获得工学博士学位。彭鹏于2016年8月入职湖南大学信息科学与工程学院软件工程系，任助理教授。他目前的研究领域包括基于图的分布式RDF数据管理。目前他已经发表了7余篇国内外学术论文，包括CCF-A类的数据库领域国际顶级期刊/会议论文（SIGMOD，VLDB等）1篇。
报告题目：gStore—一种开源图数据库系统及其在企业中的应用
报告提要：近年来，“知识图谱”成为学术界和工业界共同关心的一个热点研究领域；各种围绕着知识图谱的研究工作和相关系统层出不穷；以知识图谱为“噱头”的创业热潮也是方兴未艾。本次报告关注知识图谱数据管理的存储和查询问题，介绍并演示北京大学计算机科学技术研究所数据库团队所研发的基于图数据库理论的开源RDF知识图谱数据的存储和查询系统gStore。目前gStore系统可以支持SPARQL 1.1标准，提供了集中式和分布式两种部署方式，在十亿规模的Benchmark数据集测试上，平均性能优于目前的Virtuoso和Apache Jena等国外同类产品。本次报告，还将阐述gStore系统在方正电子的知识出版项目、狗尾草公司的聊天机器人项目和中科院微生物所的国际微生物数据中心微生物知识图谱项目中的具体应用案例。
参会交通信息
乘车路线：
- 天津站、天津南站（出租车行程50分钟）
- 天津滨海机场（出租车行程40分钟）
- 公交：613(华山里地铁站)，615 (天津大学卫津路校区)，216(复兴门地铁站)
- 校内通勤车(从天大北洋园校区东门口到55教学楼)

校园地图