CFP——大数据知识工程及其应用专题

大数据知识工程及其应用

当前，以专家知识为核心的传统知识工程面临的一个瓶颈性问题是：实际工程问题的求解往往涉及跨领域、跨模态的海量碎片化知识，不能仅靠专家提供，而需要从环境和大数据中动态学习和融合。随着UGC模式的兴起，一种新的知识工程范式——大数据知识工程应运而生。其基本思想是：从大数据中动态学习多模态的碎片化知识，并通过对稀疏、低质、无序、海量的碎片化知识进行关联、融合、推理等操作，以支持问题求解。大数据知识工程目前还面临一系列难题，例如：如何实现多模态碎片化知识的深度理解、量质转换及因果推理；如何在具体工程应用中实现需求理解与场景感知；如何与专家知识进行无缝衔接等。

    《计算机研究与发展》拟于2019年12月出版应用技术专题——大数据知识工程及其应用。本专题希望围绕上述难题，研究和交流在大数据知识工程的基础理论、关键技术方面取得的最新进展和发展趋势，报导相关技术在行业中的典型应用和实践案例，交流学术思想和成果，进而促进大数据知识工程的研究与发展。

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征文范围

本专题包括(但不限于)下列主题:

1）大数据知识工程的概念、模型、机理与特点；

2） 跨媒体碎片化知识表示学习与深度理解；

3） 碎片化知识的关联挖掘与跨界融合；

4） 知识图谱构建及可视化；

5） 碎片化知识因果推理；

6） 碎片化知识与专家知识的联合问题求解；

7） 大数据知识工程在医疗、政务、税务、教育等行业的典型应用。

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征文要求

1） 论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值，且未在国内外公开发行的刊物或会议上发表，不存在一稿多投问题。作者在投稿时，需向编辑部提交版权转让协议。

2） 论文一律用word格式排版，论文格式体例参考近期出版的《计算机研究与发展》的要求（http://crad.ict.ac.cn/）。

3） 论文须通过期刊网站（http://crad.ict.ac.cn）投稿，投稿时提供作者的联系方式，留言中务必注明“大数据知识工程2019专题”（否则按自由来稿处理）。

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重要日期

征文截止日期: 2019年9月1日

录用通知日期: 2019年9月30日

修改稿提交日期：2019年10月15日

出版日期：2019年12月

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特邀编委

郑庆华  教授   西安交通大学 qhzheng@mail.xjtu.edu.cn

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联系方式

编辑部：   crad@ict.ac.cn   

010-62620696, 010-62600350

通信地址： 北京2704信箱《计算机研究与发展》编辑部

邮政编码： 100190