CCDM2016数据挖掘会议 CCDM2016工业界论坛

CCDM2016工业界论坛暨ACM数据挖掘中国年会活动具体流程


论坛主席:

郑宇教授,微软亚洲研究院

论坛时间:

2016年5月21日

赞助单位:



活动具体流程(13:25-17:20):

特邀报告(共6个,每个30分钟报告时间,5分钟提问)


报告题目1:数据科学和人工智能 (13:25-14:05)

报告人:杨强教授,香港科技大学计算机科学与工程系主任、KDD China主席

摘要:大数据的本质是价值。人工智能为大数据价值的提取提供了很好的工具。 本讲座将通过实例,讲述如何通过大数据和数据挖掘来获得知识,从而更好地应用于不同的垂直领域。

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简介:杨强,ACM数据挖掘中国分会(KDD China)主席,香港科技大学计算机系主任,大学冠名讲座教授。他是国际人工智能协会(AAAI)的首个华人Fellow和IEEE等国际协会的Fellow,ACM杰出科学家。主要研究兴趣包括人工智能和数据挖掘,大数据,迁移学习与智能推荐。他指导的团队曾经赢得了ACM KDDCUP,诺基亚移动大赛等国际数据挖掘大赛的冠军。他是国际人工智能协会(IJCAI)的理事,中国人工智能协会常务理事,以及2015年国际人工智能大会(IJCAI 2015)的程序主席,系ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 和 IEEE Transactions on Big Data 的创刊主编,清华大学出版社出版的《学术研究,你的成功之路》一书的共同作者。于2012-2014年任华为诺亚方舟实验室创始主任, 现任微信-香港科技大学人工智能联合实验室主任等。

个人主页:http://home.cse.ust.hk/~qyang/


报告题目2: 移动时代的搜索 (14:05-14:40)

报告人:沈抖博士,百度公司网页搜索部高级总监、KDD China副主席

摘要:搜索是数据挖掘相关技术应用最密集的互联网产品之一。从PC到移动,设别发生了巨大变化,用户使用搜索的行为也有很大迁移。如何应对这些变化并提供更好的搜索体验,是各个搜索引擎面临的巨大挑战。在这个报告中,我们会以最大的中文搜索引擎为例,探讨移动搜索的进展和机遇,并重点讨论数据挖掘技术在搜索中发挥的作用。

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简介:沈抖博士,ACM数据挖掘中国分会(KDD China)副主席,现任百度公司网页搜索部高级总监,入选“北京市海外高层次人才”,被聘为“北京市特聘专家”,在数据挖掘、信息检索、自然语言处理、人工智能、大数据等领域的多个国际顶级会议(SIGKDD、SIGIR、WWW、AAAI、IJCAI)和期刊(JMLR、TKDD、TOIS、TKDE、CACM)中担任主席、组委、评委、编委,先后发表了40余篇学术论文。



报告题目3:城市计算与大数据 (14:40-15:15)

报告人:郑宇教授 微软亚洲研究院主管研究员、KDD China秘书长

摘要:城市计算是计算机科学以城市为背景,跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。城市计算通过不断获取、整合和分析城市中不同领域的大数据来解决城市所面临的挑战。本报告将概述城市计算的定义、框架和主要研究问题,以典型应用为案例着重介绍大数据中跨域数据的融合和协同计算技术。具体案例包括基于大数据的细粒度空气质量分析和预测、城市油耗和汽车尾气排放评估,以及城市住房价值分级和评估等。相关技术发表在KDD等顶尖国际会议和期刊上,并在实际系统中部署应用。更多信息可参看城市计算主页:http://research.microsoft.com/en-us/projects/urbancomputing/default.aspx

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简介:郑宇(博士、教授、博导),ACM数据挖掘中国分会(KDD China)秘书长,微软亚洲研究院主管研究员、“城市计算”领域负责人,上海交通大学讲座教授、香港科技大学和香港理工大学客座教授;ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology主编;担任过ICDE2014程序委员会主席和ICDM2015领域主席等10余次会议主席职务;在APEC2014 Smart City Forum、IE2014等10几个国际会议上做过大会主题报告;以主作者身份发表国际顶尖论文50余篇(近5年被引7900多次,2015年论文单年被引用2200余次,H-Index: 43);在ICDE2013和ACM SIGSPATIAL2010等知名国际会议上5次获得最佳论文奖;专著《Computing with Spatial Trajectories》被Springer评为(全球华人撰写的)最受欢迎的十本计算机类书籍之一;2013年全球杰出青年创新者(TR35)--《MIT科技评论评》;2013年现代创新者代表 --《时代》周刊;2014年中国40位40岁以下商界精英 -- 美国《财富》

个人主页:http://research.microsoft.com/en-us/people/yuzheng/



休息:15:15-15:30



报告题目4:大数据和人工智能在蚂蚁金服 (15:30-16:05)

报告人:漆远博士,蚂蚁金融服务集团的副总裁及首席数据科学家、KDD China委员

摘要:蚂蚁金服的海量高价值数据为人工智能的技术发展和商业价值体现提供了坚实的基础。在这个报告中,我会介绍蚂蚁金服在基于大数据的人工智能方向上的一些最新进展,包括超大规模机器学习和深度学习,并讨论他们在客服,微贷和信用等业务的应用。

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简介:漆远博士为蚂蚁金融服务集团的副总裁及首席数据科学家。他的专业方向是大规模机器学习和贝叶斯推理。他是美国麻省理工媒体实验室博士,计算机与人工智能实验室博士后,普渡大学计算机科学系和统计系的终身教授。他曾访问MIT、剑桥大学、哥伦比亚大学、伦敦大学、杜克大学、SAMSI、布朗大学等多个高校和研究院的,受邀在各高校以及国际会议上发表众多演讲,并与IT、金融以及制药界研究者在机器学习以及数据分析问题上合作。 他是机器学习权威杂志Journal of Machine Learning Research的执行编辑以及机器学习会议ICML的领域主席,并获得微软牛顿研究奖和美国科学基金NSF Career奖。漆远博士是阿里巴巴与蚂蚁金服数据技术线负责人,目前致力于大规模机器学习和深度学习平台的建立及其在蚂蚁金服各项业务的应用。


报告题目5:Angel—分布式机器学习平台 (16:05-16:40)

报告人:蒋杰腾讯数据平台部总经理、KDD China委员

摘要:通过比较几个主流要大数据机器学习平台,实现高效的分布式机器学习平台,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。

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简介:腾讯数据平台部总经理,腾讯T4大数据专家,863云计算课题腾讯主要负责人 ,CCF和广东省大数据专家委员会委员。拥有10年以上的大数据从业经验,之前在阿里巴巴工作5年,于2012年加入腾讯,负责腾讯分布式数据仓库、实时计算平台、精准推荐、信鸽、腾讯云分析等平台及产品的运营和研发工作,主要研究方向包括海量数据平台,人工智能和数据挖掘,分布式机器学习平台与智能推荐。



报告题目6:天眼查:公开数据的商业价值 (16:40-17:15)

报告人:柳超博士,天眼查 创始人/CEO、KDD China委员

摘要:大数据创业常面临“有数据的没技术,有技术的没有数据”这样的困境。数据和技术两方无从信任,常常难以合作,此时,公开数据就是双方的试金石:让数据方看到技术的魅力,具象化地思考自有数据在公开数据背景下的价值体现;让技术方展示其技术实力,推进在行业的深入。在这个报告中,我们将就公开数据的商业价值进行探讨,并以天眼查为例讲述公开数据挖掘面临的挑战与机遇。

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简介:柳超博士,天眼查(www.tianyancha.com)创始人/CEO,国家青年“千人计划”专家, “北京市海外高层次人才”,“北京市特聘专家”,北京航空航天大学“大数据”特聘教授,曾任搜狗首席科学家,回国前任职于美国微软研究院,主管数据智能团队,在数据挖掘、信息检索、自然语言处理、人工智能、大数据等领域的多个国际顶级会议和期刊中担任组委、评委、编委,先后发表了30余篇学术论文。柳超于2003年获得北京大学本科学位,2007年获得美国伊利诺伊大学香槟分校硕士与博士学位。