合肥工业大学

    2017年8月9日至10日，由IEEE（国际电气和电子工程师协会）、IEEE计算机协会、安徽省人工智能学会主办，合肥工业大学承办的“第八届IEEE大知识国际会议”（IEEE ICBK 2017）在中国合肥香格里拉大酒店举办。本届会议是在2010年至2016年在合肥工业大学连续举办的七届数据挖掘与智能计算论坛的基础上，在数据挖掘与智能计算领域，围绕大数据知识工程(BigKE: Knowledge Engineering with Big Data)方向举办的新兴国际学术会议。大数据知识工程是从中国国内兴起、引领大数据分析走向大知识研究和应用的一个国际前沿研究方向。本届会议受到IEEE TCII（电气和电子工程师协会计算机学会智能信息技术委员会）、中国科技部国家重点研发计划专项“大数据知识工程基础理论及其应用研究”项目和安徽省科学技术协会的资助。本届会议由西安交通大学郑南宁院士（中国工程院院士、IEEE Fellow）担任大会名誉主席，美国伦斯勒理工学院Jim Hendler教授（IEEE Fellow）和中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士（中国科学院院士）担任大会主席，合肥工业大学吴信东教授（国家“千人计划”特聘专家、IEEE Fellow、AAAS Fellow）和加拿大滑铁卢大学Tamer Ozsu教授（加拿大皇家学会院士、ACM Fellow、IEEE Fellow）担任程序委员会主席。本次会议汇集了来自中国、美国、加拿大、德国、希腊、中国香港、新加坡、印度、土耳其、韩国、阿尔及利亚等多个国家和地区的科研人员和业界代表，就大知识的科研和前沿发展方向进行研讨交流。
    本次会议为期2天，由2个Keynotes、4个Paper Sessions、5个Workshops、2个Panels构成。会议主题主要包含大知识处理的基础模型与算法、大数据知识工程、大知识科学和工程的机器学习与统计方法、碎片化知识获取、表示及演化、碎片化知识建模及在线学习、知识图谱与知识地图、碎片化知识拓扑融合、知识导航及交互机理的可视化和个性化推荐、大知识系统平台搭建、大知识应用研究等涉及大知识的学术研究和工业应用热点。
    会议邀请大数据知识工程领域的国际知名学者加拿大西蒙弗雷泽大学Jian Pei教授（ACM Fellow、IEEE Fellow）、加拿大滑铁卢大学 Ming Li教授（加拿大皇家学会院士、ACM Fellow、IEEE Fellow）做主题发言。他们分别就动态网络的跟踪技术和生物信息学中的深度学习等前沿学术问题分享了自己的研究成果。
    本次会议主会共收到来自国内外65家单位的70篇投稿，录用19篇，录用率为27%。另外有6个Workshops共吸引32篇论文。涉及大数据统计学习、大数据知识推荐系统、知识工程、动态系统、大数据分类与挖掘、大知识在城市管理中的应用、交换行为的分析与预测、无监督学习、稀疏、不确定和不完全的数据建模和在线学习等多个领域最新的研究成果。
    本次会议为大知识相关领域的科研工作者和相关产业界人士搭建了一个与国内外知名专家近距离交流的平台，会议就一系列前沿问题展开了深入的探讨，营造了浓厚的学术交流氛围，促进了我国在大知识领域的引领作用和科研发展。