BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
2020年09月28-29日 中国长沙▪中南大学
BDKE大数据与知识工程论坛由中南大学计算机学院与大数据研究院联合举办，2020年度第二届论坛（BDKE2020）主题为“智能软件与知识图谱”。BDKE2020定于2020年09月28-29日线下线上同步进行，本次论坛邀请到国内相关领域的知名学者做学术报告，分享大数据驱动的“智能软件”和“知识图谱”最新研究成果和研究动态，探讨相关技术的发展方向，以推动相关技术的发展。
时 间：2020 年09月28-29日
地 点：中南大学铁道校区电子楼206
线上直播：腾讯会议，会议 ID：243 696 530（28日）
线上直播：腾讯会议，会议 ID：466 238 371（29日）
特邀报告（排名不分先后）：
汤 庸 华南师范大学 教授
李 戈 北京大学 副教授
胡 伟 南京大学 副教授
周 宇 南京航空航天大学 教授
王彧弋 瑞士苏黎世联邦理工大学研究员
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题-会议流程
9月28日会议流程
时间：2020 年9月28日（星期一，下午15点）
地点：中南大学铁道校区电子楼206
线上直播：腾讯会议，会议 ID：243 696 530
主持人：龙军教授
报 告 人：汤 庸 华南师范大学 教授
报告题目：学者社会网络及大数据智能
9月29日会议流程
时间：2020 年9月29日（星期二，上午8点）
地点：腾讯会议，会议 ID：466 238 371
主持人：廖志芳教授
8:10-8:20 领导致辞
8:20-9:05 北京大学 李戈
报告题目：智能化—新一代IDE的重要特征
主持人：杨柳副教授
9:10-9:55 南京大学 胡伟
报告题目：面向长尾实体的开放式知识抽取技术
10:00-10:45 南京航空航天大学 周宇
报告题目：移动APP用户评论的挖掘与定位
10:50-11:35 瑞士苏黎世联邦理工大学 王彧弋博士后
报告题目：允许延迟的在线匹配
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
报告题目：学者社会网络及大数据智能
报 告 人：汤 庸 华南师范大学 教授
汤庸，学者网创始人，二级教授，华南师范大学学术委员会副主任、计算机学院院长，广东省服务计算工程研究开发中心主任，中国计算机学会协同计算专委主任、YOCSEF广州创建主席，ACM广州主席，广东省计算机学会常务副理事长等。国务院政府特殊津贴专家、教育部新世纪优秀人才，获宝钢教育奖、丁颖科技奖、南粤教坛新秀、中山大学教学名师，以第一完成人获广东省科学技术一等奖、教育部科技进步二等奖、省教学成果一等奖等10多项省部级奖励。更多信息请见SCHOLAT个人主页：www.scholat.com/ytang。
报告摘要：社交网络已改变人们的生活和工作方式。我们以学者的科研教学的社会化协同需求为背景，设计了面向学者的社交网络SCHOLAT。本报告简要介绍学者网功能架构和应用案例，分析学者网大数据特点，探讨学者知识图谱构建关键技术和工程化技术，提出SCHOLAT+应用生态，最后分享几个SCHOLAT+最新成果。
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
报告题目：智能化—— 新一代IDE的重要特征
报 告 人：李戈 北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系 副教授
李戈，北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系副教授，曾在斯坦福大学计算机系人工智能实验室从事深度学习方面的合作研究，任访问副教授，CCF软件工程专委会秘书长。主要研究领域：程序分析与生成，深度学习与知识工程。所在研究团队聚焦于基于机器学习概率模型的程序语言处理、程序分析与生成等，在国际上最早从事相关研究并一直保持着国际上领先的研究成果。发表在NIPS/AAAI/IJCAI/ACL/ICSE/ASE/ICPC/TSE/TOSEM等顶级会议和期刊的论文成果被多次引用。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖科技进步一等奖，CCF科学技术奖技术发明一等奖。科研转化成果aiXcoder正在为多家头部企业的开发者提供服务。
报告摘要：利用智能化人机协同编程技术，提升软件开发的自动化程度，是下一代集成开发环境的重要特征。本报告首先对AI领域和SE领域在代码生成方面的最新的代表性成果进行介绍；对主讲人所在研究团队在“基于深度学习的代码分析与生成方面”的研究工作进行介绍；进而，对主讲人所在研发团队发布的“aiXcoder智能编码引擎”成果的最新进展与应用情况进行介绍。期望与各位专家建立广泛合作。
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
报告题目：面向长尾实体的开放式知识抽取技术
报 告 人：胡伟，南京大学计算机科学与技术系副教授
胡伟，南京大学计算机科学与技术系副教授。主要研究方向为知识图谱、数据集成、智能软件。曾先后于荷兰阿姆斯特丹自由大学、美国斯坦福大学、加拿大多伦多大学访学。主持多项国家自然科学基金项目，在高水平会议和期刊上（例如，WWW、ICML、VLDB、SIGIR、ICDE、AAAI、IJCAI、ISWC、EMNLP）发表30余篇论文，Google Scholar引用两千余次，还获得过JIST最佳论文奖、CCKS英文最佳论文奖、ISWC最佳论文提名等。担任中文信息学会语言与知识计算专委会委员、计算机学会数据库专委会委员、万维网联盟W3C南京大学学术代表等。
报告摘要：时至今日，知识图谱已经成为各类以知识为驱动的智能化应用和服务的重要资源，充分展现了其实用价值。现有知识图谱中实体的事实数量呈现长尾分布，即描述流行常见实体的知识通常很丰富，而大量长尾实体的知识在现有知识图谱中明显缺失。而知识图谱中人工添加一条事实的成本相比机器自动抽取的成本要高很多。本次报告介绍一种面向长尾实体的开放式知识自动抽取方法，简称OKELE。OKELE有针对性地关注知识图谱中的长尾实体，主要思想是通过比较知识图谱中知识相对完备的相似流行实体来推断长尾实体缺失知识，并从目前信息最丰富的Web上抽取补充。
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
报告题目：移动APP用户评论的挖掘与定位
报 告 人：周宇，男，南京航空航天大学教授
周宇，男，南京航空航天大学教授。研究方向智能化软件开发、软件可靠性技术、云计算和大数据技术等。中国计算机学会高级会员，中国计算机学会系统软件专委会委员、软件工程专委会委员，江苏省计算机学会软件专委会副主任委员，江苏省软件工程标准化技术委员会委员，江苏省高校优秀青年骨干教师。近年来主持国家自然科学基金项目2项，“云计算和大数据”国家重点研发计划课题1项，江苏省自然科学基金面上项目2项，高新企业合作项目多项，在国内外重要学术杂志，发表论文70余篇，出版英文学术专著2部，申请国家发明专利20余项，授权发明专利7项。
报告摘要：在当前的移动APP开发中，新兴涌现的DevOps实践和工具正在变得越来越普遍。在移动APP的软件发布周期中，用户反馈的集成代表了移动应用程序维护和发展的宝贵资源。本报告介绍了我们团队近期在这方面的工作，通过分类，聚类和链接用户评论来支持用户反馈的持续集成，并且利用特定领域的约束信息和半监督学习将用户评论分组为与相似用户请求有关的多个细粒度群集，结合版本控制工具的提交消息和源代码的文本信息，自动定位潜在需要更改的文件，从而满足用户提出的需求，提高迭代开发效率。
BDKE2020第二届大数据与知识工程论坛
智能软件与知识图谱专题
报告题目：允许延迟的在线匹配
报 告 人：王彧弋博士，瑞士苏黎世联邦理工大学研究员
王彧弋 博士，瑞士苏黎世联邦理工大学研究员，师从瑞士著名计算机科学家 Roger Wattenhofer。他曾任国内外大公司的信息技术顾问；曾为西门子、平安、币安等公司提供信息技术咨询，参与UBS瑞银、Credit Suisse瑞信、SIX瑞士证券交易所的金融科技项目。他也多次受邀国家天元数学中心讲授大数据算法、量子计算等内容，目前亦担任华为高级顾问，国家创新中心首席科学家。
报告摘要：游戏平台如何将玩家匹配？高手和新手的匹配肯定让游戏双方都觉得无聊；如果没有合适的匹配，玩家等待也会觉得无聊；游戏平台也不知道接下来谁会登录进平台，同样的问题也会出现在打车平台、婚恋平台，以及器官移植匹配。我们为此提出了一个新模型，并提出了有竞争力的算法来解决这一问题。
