8月10日，第七届“数据挖掘与智能计算”论坛在合肥工业大学落幕。来自海内外数据挖掘和智能计算领域的知名专家学者，围绕国家战略发展目标，针对大数据知识工程进行探讨。
据悉，大数据知识工程是由我国学者提出、引领大数据分析走向大知识研究和应用的国际前沿研究领域。与依靠领域专家的传统知识工程相比，大数据知识工程除权威知识源以外，知识主要来源于用户生成内容，知识库需要自完善与增殖能力，问题求解过程根据用户交互进行学习。针对大数据知识海量、低质、无序等特点，大数据知识工程研究需要形成利用碎片化知识构建新型知识服务平台的方法学体系，突破以专家知识为核心的传统知识工程中“知识获取”和“知识再工程”两大瓶颈问题。
本次论坛上，加拿大皇家科学院院士、加拿大滑铁卢大学李明教授，国家“千人计划”特聘专家、清华大学朱文武教授，国家杰出青年基金获得者、中国科学院计算技术研究所程学旗研究员等海内外知名专家，对我国大数据知识工程研究方向和相关学科建设进行了专题讨论，并围绕数据挖掘和智能计算领域前沿研究方向和战略性应用进行了深入交流。
“大数据知识工程在医疗、教育、商业等各领域具有广泛的需求和应用空间，其相关研究同时也有望形成我国在下一代知识工程领域的先发优势，为建立知识密集型的新型知识服务业打下坚实基础，并促进相关产业业态的变革。”论坛主持人、国家“千人计划”特聘专家、合肥工业大学吴信东教授介绍说。
据介绍，我国即将开展的大数据知识工程研究，将探索海量碎片化知识“在线学习-拓扑融合-知识导航”三阶段“量-质-序”转化机理，建立大数据知识工程的理论与方法学体系，研制碎片化知识融合与导航服务系统，并开展示范应用。（通讯员 周慧）
（作者： 编辑：周慧）
