武汉理工大学李琳教授学术报告

发布日期:2017-11-08 浏览次数: [字体: ]

报告题目: 人工智能与行业知识图谱构建及应用

报告人:李琳  教授

报告时间:11月10日下午3:30

报告地点:明理楼109

报告人简介:

    李琳,女,博士, 1977年10月,湖南衡阳人,教授/博导,中国计算机学会CCF会员,中国计算机学会青年计算机论坛(CCF YOCSEF)武汉分论坛AC委员。1999年本科毕业于武汉理工大学电信学院,并留校任教,2002年获武汉理工大学控制理论与控制工程硕士学位,2009年3月获日本东京大学信息理工博士学位。2014年至2015年澳大利亚悉尼科技大学访问学者。主要研究领域为人工智能和大规模数据分析技术及应用,特别是Web数据挖掘、自然语言处理、推荐系统及信息检索技术。近年以来主持国家基金2项(自然科学基金和社会科学基金)、省部级项目5项及若干企业委托项目。以第一作者或通讯作者在CCF(中国计算机学会)推荐的国际学术会议和学术刊物发表论文十余篇,含人工智能A类国际学术会议 4篇,合作发表其它EI检索国际会议论文二十余篇,出版英文专著2本,中文专著1本,获得湖北省科技进步三等奖和技术发明三等奖。MOOC课程《互联网大规模数据分析技术》于2016年11月在学堂在线平台上上线,目前学生人数超过8000。

报告内容:

   Google所提出的知识图谱是面向全领域的通用知识图谱,通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景,通用知识图谱,它强调的是广度,因而强调更多的是实体,很难生成完整的全局性的本体层的统一管理。行业知识图谱指面向特定领域的知识图谱。用户目标对象需要考虑行业中各种级别的人员,不同人员对应的操作和业务。场景不同,因而需要一定的深度与完备性。行业知识图谱对准确度要求非常高,通常用于辅助各种复杂的分析应用或决策支持。 有严格与丰富的数据模式,行业知识图谱中的实体通常属性比较多且具有行业意义。