第六届“数据挖掘与智能计算”论坛（2015年8月9日—8月10日）
http://dmic.hfut.edu.cn/news/0058.html第六届“数据挖掘与智能计算”论坛（2015年8月9日—8月10日）
2015年8月9日～10日，第六届“数据挖掘与智能计算”论坛将在合肥工业大学学术会议中心一楼大报告厅召开。此次论坛就数据挖掘和智能计算的前沿研究方向和战略性应用开展交流，围绕国家战略发展目标，针对大数据知识工程进行探讨。
此论坛由合肥工业大学吴信东教授（国家“千人计划”特聘专家、教育部长江学者、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow、教育部创新团队带头人）主持，并受到合肥工业大学学术交流基金和安徽省科协的资助。盛邀而来的有西安交通大学郑南宁院士（中国工程院院士）、重庆邮电大学王国胤教授（教育部长江学者特聘教授、国家"万人计划"科技创新领军人才）、北京航空航天大学陈小武教授（国家杰出青年基金获得者、国家"万人计划"科技创新领军人才）、西安电子科技大学高新波教授（教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者）、兰州大学胡斌教授（国家“千人计划”特聘专家）。各位院士和教授为论坛做特邀报告，同时，将参加大数据知识工程课题方向和相关学科建设的专题讨论。
论坛日程安排——8月9日
（地点：（屯溪路老校区）学术会议中心一楼大报告厅）
09:00-10:15主题报告：西安交通大学 郑南宁 院士
（中国工程院院士，中国自动化学会理事长，IEEE Fellow）
10:15-10:30茶歇时间
10:30-11:45专题报告：合肥工业大学 吴信东 教授
（国家千人计划特聘专家、教育部长江学者，IEEE Fellow，AAAS Fellow）
15:00-16:15特邀报告：北京航空航天大学 陈小武 教授
（国家杰出青年基金获得者、国家"万人计划"科技创新领军人才）
16:15-16:30茶歇时间
16:30-17:45特邀报告：重庆邮电大学 王国胤 教授
（教育部长江学者特聘教授、国家"万人计划"科技创新领军人才）
论坛日程安排——8月10日
（地点：（屯溪路老校区）学术会议中心一楼大报告厅）
9:00-10:15特邀报告：兰州大学 胡斌教授
（国家“千人计划”特聘专家、IET Fellow）
10:15-10:30茶歇时间
10:30-11:45专题报告：合肥工业大学 李磊副教授
15:00-16:15特邀报告：西安电子科技大学 高新波教授
（教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者）
16:15-16:30茶歇时间
16:30-17:45专题报告：合肥工业大学 谢飞、吴共庆博士
论坛欢迎广大教师和博士、硕士研究生参加！
附录：报告详细信息报告信息（一）
报 告 人：郑南宁中国工程院院士
单 位：西安交通大学
题 目：类脑计算与视觉认知
时 间：2015-08-09（星期日）上午9:00 - 10:15
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
类脑计算是21世纪的重大科学挑战之一，是突破现有冯诺依曼计算机结构的一种潜在的计算模式。类脑计算对发展异构动态大数据处理、非结构化复杂模式信息分析与视觉场景理解计算的新理论及关键技术具有及其重要的意义。
人类的大脑被认为是最高级的生物智能系统，它具有感知、识别、学习、联想、记忆、推理等功能。大脑的这些功能与其结构存在着对应关系。类脑计算机是以物理的形态实现这种对应关系，它以神经元作为基本计算和存储单元，利用神经元之间的突触连接传递信息，模拟神经突触的强度变化（衰减、强化或者淘汰），其分布式的存储和分布式的计算单元直接相连构成大规模神经网络计算系统。同时，采用事件驱动的工作方式代替传统计算机的同步系统时钟节拍的工作方式。
研究类脑计算需要面向具体问题。借鉴人类视觉感知与认知机理，寻求新的视觉表征与场景理解计算框架是当前类脑计算的重要研究内容之一。人脑感知的外界信息大约80% 来自视觉通道。而在这些视觉信息中存在大量的无关或者甚至使人误解的偏差，并且数据本身不会显现出相应的相关性和不变性。但人类的视觉系统，从视网膜到认知的各个阶段，却能以某种方式理解或整理这些杂乱无章的视觉输入数据。因此，用机器来求解视觉场景理解的问题时，需要回答：在物理学和光学的基础上，对感知的景物图像必须完成哪些处理？如何表示和利用客观世界模型、知识以及选择性注意机制？后一个问题自然地要求机器具有类脑计算的功能。
本报告围绕类脑计算的基本科学问题，阐述类脑计算的基本原理与研究前沿。并结合作者领导的研究团队的研究工作，介绍用于视觉认知信息处理和联想记忆模式识别的类脑计算的实现途径与方法；讨论如何利用复杂的时空动态演化的网络系统来突破传统基于符号和概率的知识表达的局限性，实现用可塑的、动态的非线性关系网络来代替传统的基于数值的计算方法；以及可用于大规模神经网络计算的片上众核通信互联架构与软件支持环境的研究。
类脑计算是一场令人兴奋又感到望而生畏的艰难挑战。类脑计算的基础理论尚在探索和形成中，我们应加强类脑计算的基础理论研究，以形成可计算的框架。但另一方面应重视实验与应用的研究，要弄清楚用类脑计算来解决什么问题，只有在面向具体问题的求解中才能推动类脑计算研究的进一步发展。
报告人简介：
郑南宁，西安交通大学人工智能与机器人研究所教授，工学博士，IEEE Fellow，中国工程院院士，中国自动化学会理事长。研究领域有计算机视觉与模式识别、智能系统与认知工程及其先进计算架构。
曾获国家科技进步奖二等奖两项、国家技术发明二等奖一项； 1995年获国家杰出青年基金，1996年获第三届中国青年科学家奖，2001年获何梁何利科学技术奖；其研究团队获国家自然科学基金委首批创新研究群体项目资助（2000年）。著有《计算机视觉与模式识别》国防工业出版社(1998)，《Statistical Learning and Pattern Analysis for Image and Video Processing: Advances in PatternRecognition》Springer (2009)；在IEEE Trans. PAMI, IEEE Trans. IP, IEEE Trans. CSVT, IEEE Trans. Computers, IEEE Trans. ITS等国际学术期刊和ISCA、CVPR、 ICCV、ACCV等国际会议上发表多篇论文。
报告信息（二）
报 告 人：吴信东国家千人计划特聘专家，教育部长江学者
单 位：合肥工业大学
题 目：大数据知识工程
时 间：2015-08-09（星期日）上午10:30 - 11:45
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
人类知识的迅猛增长和大数据的多源与动态加剧了知识的碎片化问题，使得与特定主题的知识分布在孤立自治、质量各异的多数据源中，但在单一数据源上的知识不完整。知识碎片化对知识获取与认知提出挑战，并限制了知识的增值。大数据知识工程拟解决的科学问题包括：一、多源流数据在线知识挖掘：对每个数据源进行局部模式挖掘，并构建多源流数据的知识发现和漂移检测机制与方法；二、知识本体的构建与演化：挖掘多粒度的知识内联和协同演化，依据动态数据属性和关系演化，构建动态知识本体。三、知识服务：研究多源异质碎片化知识融合方法，设计知识动态装配算法，构建变粒度、层次性、高覆盖率、高精度、有进化能力的知识图谱，动态提供知识导航路径。
报告人简介：
吴信东，安徽省枞阳县人，1984年和1987年分别获合肥工业大学计算机应用专业的学士和硕士学位，1993年7月获英国爱丁堡(Edinburgh) 大学人工智能博士学位。2001年9月1日开始，在美国佛蒙特(Vermont)州的佛蒙特大学计算机科学系任正教授，并于2001年9月1日至2010年6月30日（9年）任该系的系主任。2006年被教育部接受为长江学者讲座教授。2009年获国家自然科学基金海外杰青 资助（2013年延续）。2010年3月入选国家(第三批)“千人计划”。2011年当选为IEEE Fellow，2012年入选AAAS Fellow。
吴信东教授的研究兴趣涉及数据挖掘、大数据计算、知识库系统、和万维网。他曾在<<中国科学>>，<<科学通报>>，《计算机科学与技术学报》(英文版，JCST) ，《计算机学报》，《软件学报》，IEEE TKDE, TPAMI, ACM TOIS, IJCAI, AAAI, ICML, KDD, ICDM, WWW，和各类期刊、会议上发表研究论文300余篇。曾在国内电子工业出版社、中国科技大学出版社、美国Ablex出版社、荷兰ISO出版社、德国Springer出版社和[美国]IEEE计算机学会出版社等出版专著和各类研究论文集共40部。
吴信东教授是国际学报<<知识与信息系统>>(Knowledge and Information Systems，SCIE 索引)的创办人和现任主编，国际电机与电子工程师学会“国际挖掘数据大会”(IEEE International Conference on Data Mining) 的创办人和现任指导委员会主席，德国Springer出版社<<高等信息与知识处理>>(Advanced Information and Knowledge Processing)系列丛书的现任主编，国际电机与电子工程师学会计算机学会(IEEE Computer Society)智能信息处理(Intelligent Informatics)委员会的前任主任(2002年4月~2006年4月)。他曾受邀、受聘在30多个国际会议上作特邀或主题报告，在11份学术期刊的编委会和100多个专业会议的程序委员会上担任各种职务，包括国际顶级期刊<<IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering>>(TKDE)的两任主编(2005年1月~2008年12月) ，和国际顶级会议IEEE ICDM-03、ACM KDD-07、ACM CIKM 2010的程序委员会主席或联席主席。
吴信东博士是2004年ACM SIGKDD奉献奖和2006年IEEE ICDM突出奉献奖得主，2005年和2011年两次获IEEE ICTAI 最优论文奖，2012年获IEEE/WIC/ACM WI最优论文奖, 2012年获IEEE计算机学会技术进步奖，2014年获IEEE ICDM十年最有影响力论文奖和中国计算机学会优秀博士学位论文奖（导师）。
特邀报告信息（三）
报 告 人：陈小武国家杰出青年基金获得者、国家"万人计划"科技创新领军人才
单 位：北京航空航天大学
题 目：数据驱动的可视内容智能计算
时 间：2015-08-09（星期日）下午15:00-16:15
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
针对互联网图像视频大数据、多领域三维模型小数据、可交互力觉触觉小样本等，从数据内容属性解析、内容属性关联聚合、二维内容编辑传播、三维模型构建生成、多维内容的属性迁移与融合生成等方面，探讨关于数据驱动与智能计算的理论方法、关键技术、及其在航空航天、公共安全、医疗康复、智能制造、文化创作等行业的典型应用。
报告人简介：
陈小武，1972年生，博士、教授。依托北京航空航天大学计算机学院、虚拟现实技术与系统国家重点实验室、国际交叉科学研究院从事教学科研工作，兼任中国计算机学会第十届理事会理事。主要从事虚拟现实、可视计算、计算机图形学、计算机视觉、数据驱动、人机交互等研究，先后主持国家自然科学基金重点项目、国家863计划课题等10余项科研任务。近期在TOG、TPAMI、TIP、CVPR、MM、CGF、PR、CVIU、ECCV等国际期刊和国际会议上发表论文50余篇，获中国、美国发明专利授权20余项。获2014年度国家技术发明奖二等奖（第1完成人）、2008年度国家科学技术进步奖二等奖（第4完成人）。2013年获批国家杰出青年科学基金项目，2014年入选国家高层次人才特殊支持计划（万人计划）科技创新领军人才。
特邀报告信息（四）
报 告 人：王国胤教育部长江学者特聘教授、国家"万人计划"科技创新领军人才
单 位：重庆邮电大学
题 目：云计算环境中的大数据智能分析与处理
时 间：2015-08-09（星期日）下午16:30 - 17:45
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
信息社会已经发展进入云计算、大数据的时代。如何从大数据中发现有价值的信息和知识，并实现大数据的价值，成为了当今信息技术领域的一大焦点。对大数据进行智能分析处理，是实现大数据价值的关键。本报告分析指出，云计算是实现了人机交互融合的计算系统；在云计算环境中，大数据催生了物理空间、社会空间和数据空间共生的“三元空间”；跨行业领域的智能互联（“人工智能+”）是“互联网+”的未来发展趋势。本报告还将介绍分析不确定性知识发现、多粒度聚类、影像处理、视频处理、网络异常行为检测、行业领域大数据处理等方面的一些相关应用研究成果。
报告人简介：
王国胤，博士、教授，1970年3月出生于重庆，重庆邮电大学计算机科学与技术学院执行院长、计算智能重庆市重点实验室主任。是教育部“长江学者”特聘教授，中组部“万人计划”科技创新领军人才，人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选，国务院政府特殊津贴专家，全国优秀教师，重庆市首席专家工作室首席专家。担任国际粗糙集学会(IRSS)理事长、中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事，是IRSS Fellow、IEEE Senior Member、CCF杰出会员，是《Trans. on Rough Sets》、《计算机学报》等10余种期刊编委。出版学术专著15部（含编著），发表SCI/EI收录论文近200篇,论著被他人引用8000多次。作为会议主席、程序委员会主席和组委会主席组织召开国际会议20余次，应邀在国际会议上作特邀报告20余次。获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖等教学科研成果奖励6项。带领的教学科研团队分别评为“国家级教学团队”和“重庆高校创新团队”。主要研究领域包括：数据挖掘、粗糙集、粒计算、认知计算、云计算与大数据等。
特邀报告信息（五）
报 告 人：胡斌国家“千人计划”特聘专家
单 位：兰州大学
题 目：精准医学与精神障碍客观、量化评估方法及应用前景
时 间：2015-08-10（星期一）上午9:00-10:15
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
目前，对于精神障碍的诊疗主要是通过精神科医生对病人的观察、倾听和提问，再辅以评定量表来实现。但总体识别率较低，以抑郁症为例，WHO的多中心合作研究显示，15个不同国家或地区的内科医生对抑郁症的识别率平均为55.6％，中国上海的识别率为21％，远远低于国外水平。精准医学是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。本研究力图发挥信息与医学、生命科学综合交叉的优势，在普适化生物传感技术、多模态信息融合理论与方法、抑郁的客观、量化指标等方面有所创新，为实现精神障碍的客观、量化评估做出有益的尝试。
报告人简介 ：
胡斌，教授，国家“千人计划”入选者，国家特聘专家；973首席科学家；现任兰州大学信息科学与工程学院院长；IET Fellow；中国计算机学会协同计算分会主任；教育部计算机学科教指委委员；国家自然科学基金委信息科学部计算机科学专家评审组成员；ACM中国分会执行委员；国际社会神经科学中国分会副主席，瑞士苏黎世联邦理工学院客座教授等。
主要研究领域为普适计算、心理生理计算、协同工作技术和语义网。在欧盟、英国和中国主持了多个科研项目：英国高等教育研究基金“基于移动平台的生物传感关键技术”项目；欧盟框架7重大研究计划“普适精神健康”项目；973”基于生物、心理多模态信息的潜在抑郁风险预警理论与生物传感关键技术研究“；国家自然科学基金重大国际合作项目“基于生物信息反馈的普适心理干预关键问题的研究”等。
在Science (suppl.)、PLoS One、IEEE Intelligent Systems、IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics、World Wide Web Journal、AAAI、UbiComp、ACM Multimedia、BIBM等国内外学术期刊及国际学术会议上发表论文100余篇，出版英文专著3部。担任了如Brain Informatics, CSCW, UbiComp等60多个国际会议主席或组委会主席，并应40多个国际会议和高水平大学的邀请做主题演讲。任IEEE Trans. Affective Computing, IET Communications, Cluster Computing, Wireless Communications and Mobile Computing，The Journal of Internet Technology，Wiley’s Security and Communication Networks、Brain Informatics等多个SCI收录国际期刊编辑。
专题报告信息（六）
报 告 人：李磊 博士
单 位：合肥工业大学
题 目：973课题报告：社交网络个体行为分析
时 间：2015-08-10（星期一）上午10:30 - 11:45
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
社交网络个体行为分析是研究用户个体在对自身需求、社会影响和社交网络技术进行综合评估的基础上使用服务及由此引起的各种使用活动的分析。主要面临的问题包括：社交网络中个体行为成因复杂，存在各种噪音，缺乏有效的成因分析及行为分类模型；没有针对社交网络中基于频繁交互的情感演化及相应的计算模型和计算方法；用户之间形成的关系庞杂，在这样的环境下对社交影响力的定量分析也受到很多因素的影响和干扰，标准不一，缺乏公众接受的影响力建模方法。针对上述情况，本项研究主要包括：1）关于社交网络个体行为的成因方面，即是什么导致了个体的行为这一方面，我们着重考虑基于个体知识建模的采纳与忠诚行为分析及建模。具体来说，研究在线社交网络的技术属性（如互动性）和用户心理体验（如临场感）对用户采纳与忠诚的影响模型及分析方法。2）关于社交网络个体行为的表象方面，即个体行为的表现形式这一方面，我们提出社交网络中个体行为分类评估方法及量化模型。3）关于社交网络个体行为的规律方面，即从个体行为中总结出的规律这一方面，我们着重研究面向社交网络的个体多维情感建模及演化分析。具体来说，研究个体互动行为与多维情感的相关性、量化计算方法、多维情感分类模型，以及个体情感的演化模型与算法。4）关于社交网络个体行为的影响方面，即个体行为对其他个体的影响这一方面，我们着重考虑面向社交网络频繁交互的个体影响力分析及计算模型。具体研究在线社交服务中用户频繁交互行为导致个体影响力产生、变化的模型及计算方法。在本报告中，我们着重两部分的研究进展：一是关于在线社交网络影响力分析；二是网络环境下的多标签分类。
特邀报告信息（七）
报 告 人：高新波教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者
单 位：西安电子科技大学
题 目：基于三元空间融合与大数据挖掘的图像质量评价
时 间：2015-08-10（星期一）下午15:00 - 16:15
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
图像质量评价测度是图像处理领域中的重要指标参数，是成像系统调试和图像处理算法优化的依据。研究发现，现有图像质量评价算法均未超越专家的主观评价性能。为此，人们希望通过大数据挖掘的方法来学习人眼视觉的评价机理，以获得与主观评价相吻合的客观评价结果。本报告在介绍三元空间融合的视觉计算框架的基础上，重点介绍针对图像大数据质量分析的三类学习方法，即基于排序学习、弱监督学习和深度学习的图像质量评价方法。三类学习算法将物理空间、信息空间和认知空间相融合对图像大数据进行分析，建立了图像感知特征与主观评价结果之间的映射关系，获得了图像质量的客观评价测度。最后，简要介绍图像质量评价方法的研究趋势与应用前景。
报告人简介：
高新波，男，1972年生于山东莱芜。分别于1994、1997和1999年在西安电子科技大学获得学士、硕士和博士学位。1997-1998年赴日本静冈大学学习，2000-2001年赴香港中文大学做博士后研究。现为教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，科技部重点领域创新团队负责人、教育部创新团队负责人，IET Fellow、IEEE高级会员、中国计算机学会理事，中国图象图形学学会常务理事，陕西省图象图形学学会副理事长。担任Signal Processing、Neurocomputing等10个国内外学术期刊的编委，2004年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2006年获得霍英东教育基金会高等院校青年教师奖，2009入选新世纪百千万人才国家级人选。目前主要从事影像处理、分析和理解、模式识别和机器学习等领域的研究和教学工作。
专题报告信息（八）
报 告 人：谢飞、吴共庆 博士
单 位：合肥工业大学
题 目：个性化新闻推荐和普适医疗应用示范系统
时 间：2015-08-10（星期一）下午16:30 - 17:45
地 点：学术会议中心一楼大报告厅
报告摘要 ：
个性化新闻推荐：随着互联网的快速发展，信息呈爆炸式增长，为了方便用户从海量信息中寻找其所需的内容，开发了个性化新闻推荐系统。本系统根据用户的兴趣设置、阅读习惯以及反馈信息等综合因素，实时推荐用户感兴趣的新闻，以个性化总结的方式呈现给读者。
普适医疗：医疗信息共享与协同医疗服务、医疗知识发现与决策支持已经成为现代医疗服务模式应用与推广的挑战性问题。针对这些问题，我们研发出一种“普适医疗信息与服务系统”，以在线方式为广大疾病患者提供智能化、实用易用的服务和咨询。面向具有多源性、海量性、动态性、异构性、不确定性和实时性等特征的医疗健康数据，采用数据挖掘及其它人工智能技术、云计算等技术，提供医疗信息自动聚合、知识发现与服务、医疗服务信用评价机制、个性化医疗服务推荐机制，达到医疗信息和服务普适共享、广大民众普遍受惠的目的。
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