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    ADL96《知識圖譜和圖數據的管理方法與系統》開始報名了

    閱讀量:445
    2018-08-27

    The CCF Advanced Disciplines Lectures

    中國計算機學會學科前沿講習班

    CCF ADL 96

    主題《知識圖譜和圖數據的管理方法與系統》
    時間:2018年9月
    19-21日

    地點:中科院計算技術研究所

    知識圖譜和圖數據是目前計算機學科相關研究中的熱點,其具體研究涵蓋知識圖譜構建,知識圖譜的存儲和查詢系統,面向知識圖譜應用,以及大圖數據的處理分析方法及系統等。知識圖譜的研究之所以引起了眾多研究者的關注,是因為面向知識圖譜和圖數據為計算機研究者提供一個非常好的交叉研究對象,這包括自然語言處理、數據庫、知識工程和機器學習等領域。同時基于知識圖譜的工業應用,也是各大互聯網公司以及一些創業型企業共同關注的焦點。


    本期CCF學科前沿講習班《知識圖譜和圖數據的管理方法與系統》邀請到了知識圖譜構建、圖數據的存儲查詢、知識圖譜應用以及大圖處理以及分析系統等領域重量級的專家學者做主題報告。他們將對知識圖譜和圖數據等基礎理論、關鍵技術方法以及當前熱點問題進行深入淺出的介紹,并對如何開展本領域前沿技術研究等進行探討。使參加者在了解學科熱點、提高理論水平的同時,掌握最新技術趨勢。

    學術主任:


    鄒磊

      

    鄒磊,北京大學計算機科學技術研究所教授、國家自然科學基金委優秀青年基金項目獲得者,北京大學大數據科學研究中心主任助理。目前的主要研究領域包括圖數據庫,RDF知識圖譜,尤其是基于圖的RDF數據管理。鄒磊及其團隊構建了面向海量RDF知識圖譜數據(超過100億三元組規模)的開源圖數據庫系統gStore。鄒磊已經發表了50余篇國內外學術論文,包括數據庫領域國際頂級期刊/會議論文(SIGMOD,VLDB等)近30余篇; 鄒磊獲得2009年中國計算機學會優秀博士學位論文提名獎和2014年中國計算機學會自然科學二等獎(排名第一); 2017年獲得教育部自然科學二等獎(排名第一)。



    日程安排:(如有變動,以現場為準)

    時間

    內容

    9月19日

    8:30-9:00

    開班儀式

    9:00-9:15

    合影

    9:15-12:00

    Jeffrey Xu Yu,香港中文大學教授

    講座題目:Large Graph Processing: Algorithms and Systems

    12:30-14:00

    午餐

    14:00-17:00

    鄒磊,北京大學教授

    講座題目: 基于圖的海量知識圖譜數據管理

    9月20日

    9:00-12:00

    肖仰華,復旦大學教授

    講座題目Data-driven Approaches for Large Scale Knowledge Graph Construction

    12:30-14:00

    午餐

    14:00-17:00

    邵斌,微軟亞洲研究院

    講座題目: Real-time Knowledge Graph Serving

    9月21日9:00-12:00

    舒繼武,清華大學

    講座題目:持久性內存存儲系統的內存空間管理與內存數據結構

    12:00

    結業式

    12:30午餐



    特邀講者(按學術講座時間順序)

    Jeffery Xu Yu

    Title:Large Graph Processing: Algorithms and Systems

    Abstract:Graph has been widely adopted to model complex networks. The real applications that need graph processing techniques to handle a large graph can be found from many real applications including online social networks, biological networks, ontology, transportation networks, etc. In this talk, we will discuss some selected research topics on graph processing over large graphs from the algorithm perspectives and the systems perspectives. From the algorithm perspectives, we will discuss several recent work on searching communities in large networks and on finding the hierarchy structure in large social networks. On one hand, social Community structures, as functional building blocks, exist in social networks. Thus, mining and querying community structure in large networks becomes an important issue for a deeper understanding and better management of such networks. On the other hand, social hierarchy is a fundamental concept in sociology and social network analysis. The importance of social hierarchy in a social network is that the topological structure of the social hierarchy is essential in both shaping the nature of social interactions between individuals and unfolding the structure of the social networks. From the system perspective, we will discuss several issues in developing a graph processing system.

    Bio:Dr. Jeffrey Xu Yu is a Professor in the Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong. His current main research interests include graph mining, graph query processing, graph pattern matching, keywords search in databases, and online social networks. Dr. Yu served as an Information Director and a member in ACM SIGMOD executive committee (2007-2011),

    an associate editor of IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (2004-2008), and an associate editor in VLDB Journal (2007-2013). Currently he serves as an associate editor of ACM Transactions on Database Systems (TODS), WWW Journal, Data Science and Engineering, the International Journal of Cooperative Information Systems, the Journal on Health Information Science and Systems (HISS), and Journal of Information Processing. Dr. Yu served/serves in many organization committees and program committees in international conferences/workshops including PC Co-chair of APWeb'04, WAIM'06, APWeb/WAIM'07, WISE'09, PAKDD'10, DASFAA'11, ICDM'12, NDBC'13, ADMA'14, CIKM'15 and Bigcomp17, and conference general Co-chair of APWeb'13 and ICDM'18.

    肖仰華


    Title::Data-driven Approaches for Large Scale Knowledge Graph Construction

    Abstract:Building large scale knowledge graphs has attracted wide research interest due to the wide applications of knowledge graphs in search, recommendation, QA and many other tasks related to text understanding. Despite of the great progress in this direction, there are many weakness of the current approach in terms of effectiveness and efficiency. First, the knowledge extraction still requires huge human efforts both in feature engineering and data labeling. Second, the knowledge base after extraction usually suffers from low quality especially inconsistency and incompleteness. Third, the domain-specific knowledge base construction suffers from the sparsity of labeled data. In this talk, we will present solutions of my team ([email protected]) in attacking these problems. Based on these solutions, our knowledge base published online including CN-DBpedia and ProbasePlus has served industries with 1 billions of API calls.

    Bio:肖仰華 博士,復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工場實驗室創始人、上海市互聯網大數據工程技術中心副主任、多家規模企業高級顧問與首席科學家、知識圖譜前沿技術系列課程發起人、十多個國家/省市/企業研究獎項獲得者、三十多個國家/省市/企業研發項目負責人。在國際頂級學術會議與期刊(包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、TKDE等)發表論文百余篇,授權近20項知識圖譜專利。百余次擔任國際/國內學術機構/會議的學術服務工作。領導構建了知識庫云服務平臺(知識工場平臺kw.fudan.edu.cn),發布了一系列知識圖譜,以API形式為數百家應用單位服務近10億次。

    Bin Shao

    Title:Real-time Knowledge Graph Serving

    Abstract:Knowledge proliferates and becomes increasingly linked. Connected knowledge is naturally represented and stored as knowledge graphs, which are of more and more importance for many frontier research areas such as machine intelligence. Big knowledge graph serving, especially in real-time, faces challenges at all levels. In this talk, we discuss the challenges of knowledge graph serving, propose several general principles of designing graph serving systems, and showcase some real-world graph serving applications.

    Bio:Bin Shao is a lead researcher at Microsoft Research Asia. He joined Microsoft after receiving his Ph.D. degree from Fudan University in July 2010. Bin Shao is leading the Microsoft Graph Engine project, which is an open-source distributed in-memory large graph processing engine. His research interests include machine learning, in-memory databases, distributed systems, and parallel graph processing.

    鄒磊

    Title: 基于圖的海量知識圖譜數據管理

    Abstract: RDF用W3C提出是對于語義網中的Web對象建模的數據模型。目前,已經涌現出大量的RDF知識庫,比較著名的有DBPedia,Yago,Yago2和Freebase等。同時,很多IT公司也在致力于大規模RDF知識庫的構建,例Google的知識庫圖譜,微軟的Satori,搜狗公司的知立方,以及百度的實體搜索。大規模RDF知識庫為目前的數據管理領域帶來了新的挑戰和機遇,例如如何有效地存儲和檢索這些大規模的RDF知識庫數據。在本次的報告中,我首先回顧一些經典的按照關系數據庫的方法來管理RDF數據的技術。然后,我集中討論從圖數據庫的觀點來研究RDF數據管理的問題。具體的,我將討論如何利用圖數據庫中的子圖匹配技術來處理RDF知識庫中的查詢問題。我討論兩種查詢,SPARQL和自然語言查詢,以及如何利用子圖匹配來有效地回答這兩類查詢。最后,我將演示我們的基于圖的RDF數據管理Demo系統,gStore和gAnswer;前者是用來設計支持SPARQL 1.1的RDF存儲和查詢系統,后者是用來支持自然語言和關鍵詞的RDF語義檢索系統

    Bio. 鄒磊,北京大學計算機科學技術研究所教授、國家自然科學基金委優秀青年基金項目獲得者,北京大學大數據科學研究中心主任助理。目前的主要研究領域包括圖數據庫,RDF知識圖譜,尤其是基于圖的RDF數據管理。鄒磊及其團隊構建了面向海量RDF知識圖譜數據(超過100億三元組規模)的開源圖數據庫系統。鄒磊已經發表了50余篇國內外學術論文,包括數據庫領域國際頂級期刊/會議論文(SIGMOD,VLDB等)近30余篇; 鄒磊獲得2009年中國計算機學會優秀博士學位論文提名獎和2014年中國計算機學會自然科學二等獎(排名第一); 2017年獲得教育部自然科學二等獎(排名第一)。


    馮巖松

    Title: 基于知識的智能問答技術

    Abastract: 作為多種智能人機交互應用的核心技術,智能問答已受到學術界及工業界的廣泛關注。特別是面對大規模結構化的知識圖譜數據及非結構化的知識資源,如何從自然語言的提問中抽離出提問意圖,并從大規模知識資源中找到答案是其中的核心挑戰。本報告將在簡單梳理問答系統的歷史發展脈絡、基本概念和技術流派的基礎上,主要介紹面向大規模知識庫的問答方法,以及在深度學習框架下的知識庫問答技術,并對其中存在的問題和趨勢進行分析和展望。

    Bio: 馮巖松,信息科學博士,北京大學計算機科學與技術研究所副教授。主要研究方向包括自然語言處理、信息抽取以及機器學習在自然語言處理中的應用;已連續三年在面向結構化知識庫的知識問答評測 QALD-4, 5, 6 中獲得第一名;相關工作已發表在 TPAMI、ACL、EMNLP 、AAAI等主流期刊與會議上。同時,作為項目負責人或課題骨干已承擔多項國家自然科學基金及科技部 863 計劃項目。分別在 2014、2015 年獲得 IBM Faculty Award,及 2016 年 IBM Shared University Research Award。

    報名須知:

    1、報名費:CCF會員2500元,非會員3000元,非會員同時加入學會2700元(學生2550元)。開班現場報名,需繳納報名費4000元(僅支持公務卡,不收取現金)。食宿交通自理。根據交費先后順序,會員優先的原則錄取,額滿為止。
    給予西部五所高校兩個名額,可免費,限CCF會員, 需個人提出書面申請并加蓋院系公章,將電子版發至[email protected], CCF將按照申請順序進行錄取。 (五所高校的名單如下:新疆大學,青海大學,云南大學,貴州大學,寧夏大學。)
    2、入會流程:掃描二維碼,點擊“會員”—>“加入CCF”—>繳費。會費:會員200元/年。學生會員:50元/年。


    3、報名截止及繳費說明:
    (1)報名截止日期:2018年9月18日。報名請盡量預留不會攔截外部郵件的郵箱,收到報名費,CCF會發送確認郵件到您郵箱;
    (2)CCF會員報名,請務必在報名表中填寫在有效期內的CCF會員號。否則按非會員處理;
    (3)紙質發票開具周期長,請盡量選取電子發票;
    (4)通過支付寶繳費,請將交費頁面截圖作為附件發送到 [email protected]郵箱,主題為“ADL96+學員姓名”。
    4、繳費方式:
    銀行轉賬(支持網銀、支付寶):
    開戶行:北京銀行北京大學支行
    戶名:中國計算機學會
    賬號:0109 0519 5001 2010 9702 028
    繳費請務必注明:ADL96+學員姓名
    5、聯系:李紅梅  
    郵箱 : [email protected]  電話:18810669757



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