王昊奋

王昊奋，同济大学百人计划，特聘研究员。长期在一线人工智能公司担任CTO之职，拥有前沿科技视野及丰富的研发管理经验，荣获徐汇区学科带头人人才计划。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责参与多项省部级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到2300余次，H-index达到23。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，中国中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长，上海交通大学AI校友会秘书长，SIG KG主席等社会职位。

白硕

主题报告一视频：事理图谱及其金融应用

主题简介：事理图谱是在本体层面引入事件后的知识图谱。事理图谱不仅是事件驱动的推理过程的载体，也可以成为自然语言语义的最自然的载体。承载可执行、可编程的动态语义是事理图谱的最大亮点，也是事理图谱在可预见的未来最有潜力的特性。事理图谱在资本市场的投研、风控和监管领域有巨大的应用价值，但这要与数据中台建设、数据治理和事件标签的标准化携手共进。

个人简介：在中科院计算所工作期间，曾承担国家863、973和自然科学基金项目，研发“天罗”搜索引擎系统。在国家计算机网络信息安全管理中心工作期间，参与了国家信息安全重大专项，规划了信息安全预研课题并参与筹建了国家计算机网络应急协调技术中心（CNCERT/CC）。在上海证券交易所工作期间，领导了核心交易系统、监察系统、企业级数据仓库等一大批重要信息系统的升级换代工程和XBRL上市公司电子化信息披露项目，领导制定了金桥数据中心建设规划。2003-2016年任中国中文信息学会信息检索与内容安全专委会主任委员，2018年起任中国计算机学会区块链专委会顾问委员、丹渥智能科技有限公司董事长。2019年起任中国计算机学会上海分部主席。2021年起任恒生电子股份有限公司研究院院长，主导研究院的技术创新工作。发表论文40余篇，出版学术专著1本。

张杰

主题报告二：知识图谱服务化实践

主题简介：本报告结合知识图谱技术在营销、金融、工业等领域中的构建实践，总结如何将知识图谱技术中台化，从而缓解数据分析和AI模型训练任务过于零散的问题，降低开发过程的时间成本，并针对行业应用中的痛点介绍知识图谱在可视化洞察、搜索、推荐、问答等落地场景中的实践。

个人简介：天津大学计算机专业博士，曾任职于华为中央研究院、金融科技公司CTO。研究方向为知识工程、自然语言处理，撰写技术专著1部，参与国家项目8项，发表学术论文10余篇，获得发明专利100余项。主持开发推荐引擎、知识库问答、智能客服、大数据风控等多项系统，应用于电商、营销、金融、线下零售等多个行业，累计销售额数亿元。

李直旭

主题报告三：行业认知落地场景中的知识图谱实践探讨与分享

主题简介：认知智能是人工智能赋能行业的高级阶段。行业认知智能的落地实践，则需要与行业的know-how专家知识、业务知识和行业知识等深度结合，因此离不开知识图谱和专家系统的支撑。本次报告将分析行业认知智能落地实践中知识图谱技术的应用和发展趋势，探讨行业认知落地的一些范式和经验，分享行业认知落地实践案例。

个人简介：李直旭，复旦大学研究员，复旦大学知识工场执行副主任，认知智能国家重点实验室苏州分部主任。博士毕业于澳大利亚昆士兰大学，主要研究方向为知识图谱、认知智能、大数据分析与挖掘。在领域主流期刊和国际会议上发表论文80余篇，主持十余项国家和省部级科研项目及校企合作项目。

于敬

主题报告四视频：知识图谱构建和行业应用实践

主题简介：随着知识图谱在2012年被提出以后，作为机器实现“认知智能”的关键技术，目前已经在包括语义搜索、智能问答、智能推荐以及决策分析等多种业务场景中得到了广泛的应用。达观数据研发的知识图谱产品，赋能金融、制造、电力、航空、能源等多个行业，大幅提升企业效能。本次报告主要介绍达观数据在知识图谱方面的产品功能和架构设计、图谱构建、KBQA等方面的工程实践以及行业落地案例。

个人简介：于敬，达观数据联合创始人，知识图谱和搜索推荐团队的总负责人，获评2021上海市青年科技启明星计划，中国计算机学会（CCF）会员，同济大学计算机应用技术硕士，目前主要负责搜索推荐和知识图谱相关的产品技术研发、架构设计以及重大项目的交付工作，曾在盛大创新院、盛大文学、腾讯文学从事技术研发工作，在知识图谱、智能推荐、搜索引擎、自然语言处理等技术方向有较深入的理解和多年实践经验。

曹雪智

主题报告五：美团大脑 - 商品知识图谱的构建及应用

主题简介：在互联网新零售的大背景下，商品知识图谱作为零售行业数字化的基石，提供了对于商品相关内容的立体化、智能化、常识化的理解，对上层业务的落地起到了至关重要的作用。相比于传统知识图谱而言，在新零售背景下的商品知识图谱需要应对更加分散、复杂的数据和业务场景，而这些不同的业务对于底层知识图谱都提出了各自不同的需求和挑战。在这次分享中，将会由美团大脑商品知识图谱的负责人曹雪智博士分享美团在新零售商品知识图谱的构建和应用方向上的一些经验。

个人简介：曹雪智博士于2018年7月加入美团NLP中心，现负责美团大脑中商品知识图谱的构建与应用，赋能美团、商超、生鲜、医药等多个业务线。此前，曹雪智博士毕业于上海交通大学，在个性化推荐系统、在线社交网络等方向上开展研究工作，并在相关领域的顶级会议和期刊上以第一作者发表10余篇论文，此外，也曾多次在ACM-ICPC竞赛中取得金牌，并在数据挖掘竞赛KDD Cup中夺得冠军。

王维堃

主题报告六：多模态内容理解在小红书推荐系统的应用

主题简介：小红书作为一个真实，美好，多元的社区，每天有千万用户在这里以图文和视频的形式分享自己的生活。在这次演讲里，我们会介绍小红书对多模态内容的表示建模，以及如何利用这个表示来提升推荐多样性，促进小众和长尾内容的曝光。同时，我们还会分享对于知识图谱和推荐系统结合的展望。

个人简介：王维堃，小红书资深算法工程师，帝国理工大学（Imperial College）计算机科学博士，负责小红书主页推荐的相关工作。曾就职于亚马逊，参与智能语音助手Alexa的问答系统的建设。还曾在微软Office团队参与智能推荐工作。