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知识图谱方向设立三大技术论坛@CNCC | 数图回看
导读：一年一度的CNCC（中国计算机大会）即将于2021年10月28-30日召开，在计算领域专业人士的支持下，本届大会共开设了111个技术论坛，涉及学术、技术、产业、教育、科普等方面共计32个方向，令人耳目一新。其中知识图谱方向技术论坛有三个，分别是：事理图谱的构建与应用、面向图计算的体系结构和系统软件、知识为意，图谱为形——基于图机器学习的知识推理。
知识图谱 | |||
序号 | 论坛主题 | 论坛主席 | 所在单位 |
25 | 事理图谱的构建与应用 | 刘挺 | 哈尔滨工业大学 |
26 | 面向图计算的体系结构和系统软件 | 张宇 | 华中科技大学 |
27 | 知识为意，图谱为形——基于图机器学习的知识推理 | 叶杰平 | 贝壳找房 |
讲者：杨红霞 阿里巴巴资深算法专家
简介：我们在全球月活用户和流量最大的电子商务平台手机淘宝的推荐系统上，不断打磨和落地第二代AI系统认知图谱计算平台。该认知图谱计算平台包括三个主要模块，基础数据层，推理引擎层和用户交互层。其中基础数据层，我们主要专注于 (1) 跨领域知识图谱的构建；(2) 拉通跨域跨场景各类行为数据，例如浏览、点击、收藏、加购、转发等，全方位建模经济体内行为，差异化理解多模态行为数据背后的含义；和(3) 在意图感知的实时性与认知深度间做平衡，层次化强化消费者理解。
讲者：石川 北京邮电大学教授
简介：采用图构建知识和数据之间的关联，同时应用图神经网络技术，有望结合知识和数据实现更好的可解释和可信人工智能技术。一方面，利用图神经网络在结构表示学习上的优势，可以更好地帮助构建知识图谱；另一方面，利用图神经网络在信息传播和推理上的优势，可以更有效地在应用任务中引入知识图谱中的信息，从而提升应用性能。本报告将首先简要介绍知识图谱和图神经网络的研究进展，然后将对知识图谱与图神经网络模型相融合的方法及应用进行综述讲解。
讲者：肖仰华 复旦大学教授
简介：伴随着大数据时代的到来，开放性应用成为主流。传统知识表示难以适用于大规模开放应用。大数据时代到底需要怎样的知识表示？这是值得知识表示领域深入思考的问题。本报告结合知识工场近年来的研究与落地实践，对大数据知识表示的需求、挑战展开分析，介绍近期学术与应用领域发展出的一系列新颖的，但未得到深入的学理式研判的知识表示方式。分析这些既成事实的知识表示背后的动机、优势与不足。
讲者：王鑫 天津大学教授
简介：知识图谱是人工智能的重要基石。各领域大规模知识图谱的构建与应用已对知识图谱数据管理方法与技术提出了新的挑战。本报告将介绍知识图谱数据管理的理论方法技术与前沿研究方向，包括：知识图谱数据模型和查询语言的基础知识、知识图谱存储管理和查询处理的方法与技术、知识图谱数据库系统与工具等。同时介绍团队近年来在知识图谱数据管理方向所取得的研究成果，并展望知识图谱数据管理的未来研究方向。
讲者：刘知远 清华大学副教授
简介：近年来深度学习技术席卷自然语言处理（NLP）各大领域。作为典型的数据驱动方法，深度学习面临可解释性不强等难题，如何将人类积累的大量语言知识和世界知识引入深度学习模型，是改进NLP深度学习模型性能的重要方向，同时也面临很多挑战。本报告将系统介绍知识指导的自然语言处理的最新进展与趋势。
今年CNCC大会主题是“计算赋能加速数字化转型”。今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大学计算机科学系和空间研究所Yolanda Gil教授，陈维江、冯登国、郭光灿、孙凝晖、王怀民等多位院士，及众多深具业内影响力的专家。
CNCC2021将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源，为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴。别缺席，等你来！
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