数据是AI的基础，不同行业领域的数据来源广泛、形式多样，其每一种来源或形式都可以看作是一种模态，例如视频、图片、语音以及工业场景下的传感数据，红外、声谱等。
多模态数据的语义理解与知识表示让智能体能更深入地感知、理解真实的数据场景，更能进一步对所感知的知识进行推理，以更好的支撑行业应用，例如智能问答、对话系统、人机交互与推荐等。
与此同时，知识图谱作为一种知识表示、存储的手段，因其表达能力强、扩展性好，并能够兼顾人类认知与机器自动处理，被认为是解决认知智能长期挑战和深度学习可解释性等困境的一种手段。
而多模态数据学习与知识图谱的交互作用为人工智能的应用落地和大数据的价值闭环提供了极富想象力的可能性。
12 月 5 日-7 日，在北京长城饭店举办的2019 中国大数据技术大会（BDTC 2019），邀请了多模态学习与知识图谱相关领域来自学术界和工业界的著名专家学者到会交流、分享他们在基础理论、技术方法以及产业应用等方面的研究成果与技术经验，同时也对相关领域未来的发展趋势与产业落地进行展望。
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作为大数据领域极具影响力的行业盛会，BDTC 已成功举办十二届，见证了大数据技术生态在中国的建立、发展和成熟。本届大会将汇聚学术界和工业界的百余位专家，聚焦智能时代，大数据技术的发展曲线和大数据与社会各行业相结合的最新实践进展。
除了主论坛之外，由大会主席团组成的组委会还精心策划了包括多模态知识图谱论坛在内的15场专题技术和行业论坛，聚焦大数据技术如何促进数字经济迅速发展，关注大数据新应用，思辨通达，深入解析热门技术在行业中的实践和落地。
多模态知识图谱论坛
时间：2012 年 12 月 7 日 9:00-17:45
论坛主席：袁晶，华为云通用AI服务总经理、语音语义创新Lab主任、首席科学家
个人简介：袁晶博士，现任华为云通用AI服务总经理、语音语义创新Lab主任、首席科学家。加入华为前，曾任微软人工智能创造事业部副总经理、微软小冰资深科学家主管，负责微软Bing亚太区知识图谱构建和应用，作为微软小冰AI创造技术总负责人，带领团队研发了包括看图写诗，听音作画，词曲创作等一系列产品，并打造了覆盖国内90%金融机构和40%个人投资者的金融文本生成产品线。在此之前，任微软亚洲研究院研究员,在顶级国际会议上发表60+篇论文，并多次获得最佳论文奖项。曾获国家教育部自然科学一等奖、中科院百篇优博论文奖、微软学者奖。长期担任SIGKDD、 ACL、AAAI等多个国际会议的程序委员会委员，中国计算机学会（CCF）和美国电气与电子工程师学会（IEEE）高级会员。
论坛嘉宾
谢幸，微软亚洲研究院首席研究员
个人简介：谢幸，博士，微软亚洲研究院首席研究员，中国科技大学兼职博士生导师。他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开研究，发表250余篇学术论文，被引用22000余次，1999年获首届微软学者奖，2019年获中国计算机学会青竹奖，曾在KDD、ICDM等会议获最佳论文奖，并被邀请在MDM 2019等会议做大会主题报告。他是ACM、IEEE高级会员和中国计算机学会杰出会员，长期担任国际会议领域主席及多个学术期刊编委，并将担任ACM SIGSPATIAL 2020程序委员会共同主席。
演讲议题：结合知识的推荐系统（Knowledge Enhanced Recommendation Systems）
议题简介：在线内容和服务的爆炸式增长给用户提供了更多的选择，同时也带来了极大的不便。推荐系统试图通过为用户筛选符合个人兴趣的物品集合来应对信息爆炸的挑战。在大量推荐场景中，物品包含了丰富的知识信息，而刻画这些知识的知识图谱能极大地扩展物品信息、强化物品之间的联系、为推荐提供丰富的参考价值，更能为推荐结果带来多样性和可解释性。在这次报告中，我将介绍在推荐算法中引入知识图谱的机遇与挑战，以及我们在这个领域的最新研究成果。
秦兵（Qin Bing），教授（Professor）
个人简介：哈尔滨工业大学计算机学院长聘教授、博士生导师。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索中心副主任。中国中文信息学会理事，中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任，国家重点基金项目负责人。主要研究方向：自然语言处理、信息抽取、文本挖掘、情感分析等。在顶级国际会议ACL、EMNLP、IEEE TKDE等国内外重要期刊及会议上发表论文80余篇，主持多项国家自然科学基金以及国家科技部重点研发课题。
演讲议题：事理图谱的构建及应用（The Construction and Application of Eventic Graph）
议题简介：知识图谱在各个领域精耕细作，逐渐显露价值，但是现有的知识库普遍是以“概念及概念间的关系”为核心，较少记录“事理逻辑”相关知识，事理逻辑（事件之间的演化规律与模式）是一种非常有价值的人类知识，挖掘这种知识对我们认识人类行为和社会发展变化规律非常有意义。因此本次报告介绍一种新型的知识图谱形式：事理图谱，它是一个事理逻辑知识库，描述了事件之间的演化规律和模式。结构上事理图谱是一个有向图，节点代表事件，有向边代表事件之间的顺承、因果、条件和上下位等逻辑关系。本次报告重点介绍事理图谱的定义、构建、推理及应用。
肖仰华，复旦大学教授
个人简介：肖仰华博士，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室创始人、上海市互联网大数据工程技术中心副主任、多家规模企业高级顾问与首席科学家、知识图谱前沿技术系列课程发起人、十多个国家/省市/企业研究奖项获得者、三十多个国家/省市/企业研发项目负责人。在国际顶级学术会议与期刊（包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、TKDE等）发表论文百余篇，授权近20项知识图谱专利。百余次担任国际/国内学术机构/会议的学术服务工作。领导构建了知识库云服务平台(知识工场平台kw.fudan.edu.cn)，发布了一系列知识图谱，以API形式为数百家应用单位服务近10亿次。
演讲议题：大规模符号接地：机遇与挑战
议题简介：符号接地（Symbol Grounding）是为符号寻找其意义的过程。为大规模知识图谱实现符号接地，实现大规模知识图谱的跨模态语义增强，是在实现机器认知智能道路上具有里程碑性质的一步。没有“体验”支撑的符号系统与人类水平的智能相距甚远。我们人类对于 “狗”这一符号概念的理解是建立在脑海中关于狗的形象、生活中与狗交互片段以及狗与我们相伴的情感体验等经验基础上的。以符号知识为核心的认知智能与以模式识别为核心的感知智能，将在大规模符号接地技术的推动下，走上融合与协同发展之路。赋予符号化的知识体系与形式化系统以“体验”与“意义”，将有力地夯实认知智能发展基础，进一步提升机器的认知水平，推动认知智能的产业发展。本报告将系统阐述大规模符号接地对于认知智能发展的研究意义与应用价值，介绍复旦大学知识工场实验室在这方面的探索结果。
张伟，阿里巴巴-业务平台-资深算法专家
个人简介：张伟（览图）博士毕业于新加坡国立大学。现为阿里巴巴资深算法专家，负责业务平台数据服务部门。曾任职新加坡资讯通信研究院自然语言处理应用实验室主任。研究领域：知识图谱、自然语言处理，机器学习等。论文发表在AAAI，IJCAI，WWW，EMNLP，WSDM等会议。
演讲议题：新零售知识图谱与多模态技术
议题简介：本报告系统地介绍阿里巴巴知识图谱技术的发展。同时以新零售知识图谱为例，介绍多模态技术在商业领域垂直知识图谱构建和服务的实践。包括1. 大规模知识建模、知识获取的技术和产品化思路。2. 垂直知识图谱在商业领域的应用案例和挑战。
周景博，百度研究院商业智能实验室-资深研究员
个人简介：周景博，现任百度研究院商业智能实验室资深研究员，主要从事数据挖掘和机器学习相关的研究工作,研究方向包括时空数据分析和知识图谱等。周景博2014年从新加坡国立大学获得博士学位，毕业后曾任职于新加坡国立大学人工智慧系统研究院，随后于2015年底加入百度。他目前已经有多篇论文发表在计算机顶级会议和期刊上，包括SIGMOD, KDD, ICDE,TKDE, AAAI等。
徐童（XU Tong），中国科学技术大学-计算机学院-副研究员
个人简介：徐童，中国科学技术大学副研究员，硕士生导师。中国中文信息学会青年工作委员会委员、中文信息学会社会媒体处理专委会通讯委员。主要研究方向为商务智能与社交媒体分析，近年来，在相关领域国际重要期刊及会议，如TKDE、TMC、KDD、AAAI等发表论文40余篇。主持国家自然科学基金青年基金项目、微软亚洲研究院合作项目等多个科研项目，并受邀担任2018全国知识图谱与语义计算大会领域主席，及KDD、AAAI、SDM、EMNLP等重要国际会议程序委员会委员。
演讲议题：多模态语义理解与关联（Multi-modal Semantic Interpretation and Association）
议题简介：在线多媒体服务的繁荣带动了以共享视频为主的，视频、文本、语音等多模态内容的蓬勃增长，有效解读其中的语义信息，进而实现视觉元素多层次、多维度语义理解与关联，将为支撑面向多模态内容的智能应用服务奠定重要基础。在本次报告中，我们将分享团队近年来在多模态信息理解与关联方面的若干尝试，即如何有效联合映射与建模跨模态信息，进而从视频概括性描述深入至实体间语义关系，以期形成对视频内容更为全面的解析。
钟黎，腾讯云AI语义研发总监
个人简介：钟黎，腾讯云AI语义研发负责人，主要负责云上对话、问答、搜索相关产品研发工作。过去负责腾讯社交网络数据中心的语义分析团队，为各类业务提供NLP能力支撑和平台支撑。
演讲议题：超越全文检索：多模态搜索实践
张富峥，美团点评 NLP 中心， 知识图谱团队负责人
个人简介：张富峥博士，现任美团点评NLP中心的研究员，带领知识图谱团队。目前主要负责构建围绕美团生活服务领域的知识图谱及其应用，为美团各场景业务提供更加智能的服务。在此之前，张富峥博士在微软亚洲研究院担任研究员。他于2015年取得计算机博士学位，由微软亚洲研究院和中国科技大学联合培养。在微软期间，张富峥博士和所其在团队在个性化推荐、用户画像、时空数据挖掘等领域展开了创新性的研究，并应用到广告展示、新闻推荐、机器人小冰等众多产品中。他在相关领域的顶级会议和期刊上发表40余篇论文，如KDD、WWW、AAAI、IJCAI，曾获ICDM2013最佳论文大奖和中科院院长奖。张富峥博士曾担任ASONAM的工业界主席，长期担任IJCAI、WWW、SIGIR等国际会议和TKDE、TOIS、TIST等国际期刊的评审委员。
更多嘉宾还在确认中，以最终到场嘉宾为准......
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