ccf协同计算专委会《持续协同，智能飞跃》系列学术研讨会-k8凯发旗舰

ccf协同计算专委会《持续协同，智能飞跃》系列学术研讨会

第一期 人本协同智能

ccf tccc workshop on continuous collaborative, intelligence leap

human-centered collaborative intelligence in jinan

主办单位：中国计算机学会

承办单位：中国计算机学会协同计算专业委员会，山东大学

学术主席：孙宇清 刘士军

会议方式：线下会议（山东大学软件学院，济南） 腾讯会议

会议编号：ccf-21-tc26-01s

时 间：2021年4月24日-25日

注册网址： 

系列学术研讨会

为了庆祝协同计算专委会成立十周年，我们精心策划了以《持续协同 智能飞跃》为核心主题的系列学术活动，包括主题学术报告、前沿技术进展报告、产学研融合创新研讨等活动，旨在加强协同计算领域的学者交流和学术分享，面向国家和社会需求，探索解决核心问题，研讨学术发展方向、探索产业融合创新。

人本协同智能

在大数据和人工智能背景下，以人为本的管理和决策逐渐进入了专家智能和机器智能交互协同的多元化融合范式，不仅要考虑以数据为中心的客观范式，还要从海量历史数据中学习到可以复用的知识，融入专家范式，融合知识和证据进行分析和推断，从全景视角持续评估和调整，以满足预期目标。

本期活动专注如何将专家知识有机地融合到数据驱动的智能技术和应用中。邀请了来自研究领域的重量级专家学者做主题报告，以及来自产业领域的新锐技术专家做前沿技术分享和应用成果介绍，旨在探讨学术热点问题、技术发展动向和创新应用，增进学术交流，增强产学研结合。

学术指导委员会

汤 庸 华南师范大学

顾宁 复旦大学

胡 斌 兰州大学

刘晓平 合肥工业大学

唐卫清 中科院计算技术研究所

於志文 西北工业大学

孙宇清 山东大学

李绍滋 厦门大学

郑向伟 山东师范大学

卢 暾 复旦大学

 

特邀嘉宾
	报告时间：2021.4.25 8:40 高峰论坛 elisa bertino samuel d. conte professor, computer science at purdue university title: ai and cooperation

abstract

artificial intelligence (ai) techniques are enabling fully automate decision making processes. however, it is critical that humans remain in the loop. we thus need ways to work cooperatively with ai systems. also different ai systems may have to cooperate and thus need to be able to "understand" each other decisions. there is a vital need for research in "ai and cooperation" that seeks to understand the ways in which systems of ais, and systems of ais with people can engender cooperative behavior. in this talk, we discuss a few research directions related to ai and cooperation. explanations and symbolic representations of decision policies learned from data are one such research direction.  then, as an example, we present polisma, a framework based on a pipeline of different techniques to learn attribute-based access control (abac) rules from logs of access control decisions and potential context information obtained from external sources (e.g., ldap directories). abac is being widely adopted due to its flexibility in capturing authorizations in terms of the properties (attributes) of users and resources. however, specifying abac policies is a complex task due to the variety of such attributes.  polisma, combines data mining, statistical, and machine learning techniques to learn access control rules that can then be easily understood by end-users, auditors, systems administrators.  we have experimentally evaluated polisma  using two datasets (real and synthetic). experimental results show that polisma is able to generate abac policies that accurately control access requests.

short bio

elisa bertino is the samuel d. conte professor of computer science at purdue university. she serves as director of the purdue cyberspace security lab (cyber2slab). in her role as director of cyber2slab she leads multi-disciplinary research in data security and privacy. prior to joining purdue, she was a professor and department head at the department of computer science and communication of the university of milan. she has been a visiting researcher at the ibm research laboratory (now almaden) in san jose, at the microelectronics and computer technology corporation, at telcordia technologies, and visiting professor at the singapore management university and the national university of singapore. her recent research focuses on cybersecurity and privacy of cellular networks and iot systems, and edge analytics and machine learning for cybersecurity. elisa bertino is a fellow member of ieee, acm, and aaas. she received the 2002 ieee computer society technical achievement award for “for outstanding contributions to database systems and database security and advanced data management systems”, the 2005 ieee computer society tsutomu kanai award for “pioneering and innovative research contributions to secure distributed systems”, the 2014 acm sigsac outstanding contributions award with citation “for her seminal research contributions and outstanding leadership to data security and privacy for the past 25 years”, and the 2019-2020 acm athena lecturer award. she recently received the ieee 2021 innovation in societal infrastructure award for “for advancing the security and privacy of new-generation cellular networks.

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.25 9:20 高峰论坛 於志文 西北工业大学计算机学院 教授，院长 报告主题：crowdos：群智感知理论、方法与系统平台

报告摘要

报告将介绍群智感知基本概念，移动群智感知概念模型与参考体系架构，主要的关键技术，包括参与者感知能力发现与评估、移动群智感知任务优化分配、感知数据优选汇聚，此外，还将介绍西北工业大学开发的群智感知平台 crowdos。

个人简介

於志文，西北工业大学教授，计算机学院院长，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才，国家重点研发专项项目首席科学家。智能感知与计算工信部重点实验室主任，陕西省嵌入式系统技术重点实验室主任，陕西省重点科技创新团队负责人。主要从事移动互联网、普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。已在国际顶级学术期刊和会议上，如ieee tmc、ieee tkde、infocom、ubicomp、kdd等发表论文150余篇，sci收录80余篇，esi高被引论文7篇。担任国际权威期刊ieee transactions on human-machine systems、ieee communications magazine、acm imwut等编委，担任acm ubicomp、ieee percom、ijcai等国际会议程序委员或主席40余次。担任ieee高级会员、acm西安分会主席、中国计算机学会常务理事、杰出会员、普适计算专业委员会副主任委员、协同计算专业委员会副主任委员。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.25 10:00 高峰论坛 谢幸 微软亚洲研究院 首席研究员 报告主题：个性化新闻推荐的趋势与挑战

个人简介

谢幸博士于2001年7月加入微软亚洲研究院，现任首席研究员，中国科技大学兼职博士生导师，微软-中科大联合实验室主任，以及中国计算机学会普适计算专委会副主任。他1996年毕业于中国科技大学少年班，并于2001年在中国科技大学获得博士学位，师从陈国良院士。目前，他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开创新性的研究。他在国际会议和学术期刊上发表了300余篇学术论文，共被引用30000余次，h指数84，1999年获首届微软学者奖，2019年获acm sigspatial十年影响力论文奖及中国计算机学会青竹奖，2020年获acm sigspatial十年影响力论文荣誉奖，并曾在kdd、icdm等顶级会议上获最佳论文奖。他被邀请在ccir 2020, mdm 2019、hhme 2018、asonam 2017、mobiquitous 2016、socinfo 2015、w2gis 2011等会议做大会主题报告，并长期担任顶级国际会议程序委员会领域主席等职位。他是acm transactions on social computing、acm transactions on intelligent systems and technology、proceedings of the acm on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies (imwut)、springer geoinformatica、springer international journal on data science and analytics、ccf transactions on pervasive computing and interaction等杂志编委。他在2009年参与创立了acm sigspatial中国分会，曾担任acm ubicomp 2011、pcc 2012、ieee uic 2015、以及smp 2017等会议程序委员会共同主席，并将担任acm sigspatial 2021大会程序委员会共同主席。他是中国计算机学会会士、acm杰出会员。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.25 10:40 高峰论坛 高云君 浙江大学计算机科学与技术学院 求是特聘教授 报告主题：面向缺失数据的人机协同智能计算

报告摘要

随着计算机和互联网等技术的快速发展，数据呈爆炸式增长，人类进入了大数据时代。然而，在现实生活中，缺失数据无处不在，这给传统的数据处理技术带来了极大挑战。缺失数据处理面临查询复杂度高、清洗代价大等问题，单纯依靠机器智能或人类智能难以有效地分析缺失大数据。本报告将围绕缺失数据上的查询优化、众包查询和数据定价这三个重要问题，介绍如何利用人机协同技术以有效地解决其面临的难点及挑战。

个人简介

高云君，浙江大学求是特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者（2020）、国家优秀青年科学基金获得者（2015），现为浙江大学计算机软件研究所副所长，浙江省大数据智能计算重点实验室副主任。研究方向为数据库、大数据管理与分析、db与ai融合。已在国内外顶级学术期刊或会议tods、vldbj、tkde、tois、tmc、sigmod、vldb、icde、sigir、aaai等发表论文80余篇，出版中英文学术专著4部，以第一发明人授权专利14项，并获icde 2019优秀论文（one of the best papers）、apweb-waim 2018最佳论文奖、sigmod 2015最佳论文提名、icde 2015优秀论文等。主持国家杰出青年科学基金、优秀青年科学基金、国家重点研发计划、973计划、国家自然科学基金联合基金重点等项目/课题，并获2019年度中国电子学会科技进步特等奖、2016年度教育部科技进步一等奖、2011年度浙江省科学技术一等奖。担任jcst、dapd、fcs、wwwj等重要学术期刊（青年）编委/副编辑（associate editor）/专刊特邀编辑，tods、vldbj、tkde、tmc、tpds、《软件学报》等10余个国内外顶级学术期刊评审专家，sigmod、vldb、icde、sigkdd、sigir、ijcai等10余个国际顶级学术会议（资深）程序委员会委员。指导多名博/硕士生获中国计算机学会（ccf）优秀博士学位论文奖、浙江省优秀硕士学位论文等。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.25 11:20 高峰论坛 王腾蛟 北京大学信息科学技术学院 教授 报告主题：数据智能与计算社会科学

报告摘要

大数据时代，利用先进的计算技术对复杂的人类行为及社会运行进行深入精细的跨学科研究，大大提高了人们记录、理解、分析和预测社会规律的能力。“计算社会科学”为人们提供了重要的观察和分析人类社会的复杂行为模式的科研方法，成为信息科学与社会科学研究者的共同发展机遇。

报告将结合近期science和nature陆续发表的计算社会科学领域研究成果，概述计算社会科学的研究方法、平台建设和近期的技术热点；报告北京大学计算社会科学领域的建设情况和科研成果；最后，通过系统演示，展示在金融、医疗、航天等领域的实际应用情况。

个人简介

王腾蛟，北京大学计算社会科学中心主任，北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师。北京大学（青岛）计算社会科学研究院院长。

国家教育部“长江学者”特岗学者。

国家外交部大数据科学家，国家统计专家咨询委委员，中国软件行业协会数据与智能委员会主任，中国计算机学会数据库专委会/大数据专家委员会委员。

主要从事大数据管理、数据仓库与数据挖掘、机器学习与智能分析等方面研究与开发工作。

在数据库与人工智能领域的国际顶级学术会议和期刊acm sigmod、sigkdd、vldb、tkde、ijcai、aaai、acl等发表论文几十篇。提出并实现了“查询密集型大规模分布式数据库环境中的动态数据迁移方法”， microsoft确认将王腾蛟提出的方法应用于微软云数据库产品开发。获得2017年度“日本大川基金科技助成奖”。

作为课题负责人3次承担国家重大专项课题，5次承担国家863计划课题，成果长期应用于国家部委、中国运载火箭、金融信息化、移动通信等重要应用领域。

主持研制的系统在国家部委投入长期7×24小时运营，为国家部委的业务分析发挥了重要作用。

主持研制的数据管理和分析系统成功应用于中国运载火箭的一系列重要应用系统中。“提升了数据分析效率高达80%，节省了风洞试验次数约80%”，“为飞行器研制提供了有力的k8凯发旗舰的技术支持，取得了显著的经济效益和社会效益”。

王腾蛟教授团队持续向中央和国家部委提供基于大数据的辅助决策支持，“得到中央领导的高度认可和肯定，为辅助中央领导决策发挥了重要的参考作用”，“体现了团队卓越的科研创新能力和坚实的工程实践能力，也体现出北京大学围绕国家重大战略需求开展科学研究和社会服务的精神。”

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.24 9:00 先锋论坛 杨晓春 东北大学计算机科学与工程学院 教授 报告主题： ai赋能的数据管理技术

报告摘要

报告将介绍传统数据库系统在ai技术推动下的发展契机及挑战，涉及到的主要关键技术，包括查询用户的工作负载预测、动态感知的查询执行计划策略、系统参数调优、多源异构数据管理等，并介绍东北大学开发的先进数据管理平台。

个人简介

杨晓春，东北大学教授、博士生导师。国家“万人计划”技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、国家优秀青年基金获得者、教育部新世纪优秀人才、辽宁省优秀科技工作者。国家重点研发专项项目首席科学家。

长期从事数据管理与分析领域的教学科研工作，主要研究方向包括数据库理论与系统、数据质量与数据价值管理、数据隐私保护、智能推荐等。

作为负责人承担了国家重点研发计划、国家优秀青年基金、国家自然科学基金、霍英东教育基金会青年教师基金优选资助课题等国家级、省部级科研项目20余项，以及intel、华为等多项企业合作项目。

撰写专著2部，已在国际顶级学术期刊和会议上发表学术论文150余篇，包括acm tods、ieee tkde、ieee tpds、sigmod、vldb、icde、aaai、ijcai等ccf推荐的a类期刊及会议；获得3项国际会议最佳论文奖、4项全国会议最佳论文奖和1次优秀论文一等奖；授权美国国家发明专利1项、中国发明专利3项、受理中国发明专利20余项。指导的博士生分别获得首届教育部学术新人奖、2019 acm sigmod doctoral dissertation award (china council)。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.24 10:00 先锋论坛 丁向华 复旦大学计算机科学技术学院 副教授   报告主题： where intelligence is: exploring ai technologies for everyday health

报告摘要

today, more artificial intelligence (ai) empowered medical and health technologies have left clinical settings and become a part of everyday life. for example, technologies for tcm (traditional chinese medicine) based diagnosis, used to be employed only in clinic settings, now have become easily available on our mobile phones. some aspects of our health (e.g. stress, sleep) that could only be examined in the lab can now be automatically and continuously tracked with our wearable devices. while these technologies suggest new and promising approaches to healthcare, studies have also revealed a range of challenges for them to be taken into effective use for everyday health. in this talk, i will draw on some of the studies to illustrate these challenges, including increased complexity introduced by the more varied everyday settings, the lack of expertise for health data interpretation, and more, and will discuss implications for everyday intelligent technologies.

个人简介

丁向华为复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师，美国加州大学 irvine 分校信息与计算机科学博士。长期从事计算机支持的协同工作(cscw)、人机交互 (hci)、普适计算 (ubicomp) 等领域的研究工作，在用户实证研究、以人为本的协同和交互设计、日常健康管理等方面积累了丰富的研究经验。在该领域的顶级国际学术会议ccf a 类会议acm cscw、chi和 ubicomp 作为第一或通讯作者持续发表长文论文10余篇，其中cscw’15 获最佳论文奖（前1%）、chi’20 获最佳论文提名奖（5%）。申请人曾多次担任hci/cscw领域国际顶级学术会议程序委员会领域主席（subcommitte chair，sc）（chi’21 health 和chi’19 understanding people的sc，chi每年分20多个子领域审稿、全球40多位sc）、副主席（associate chair，ac）（chi’13、cscw’15、chi’17和cscw’17的ac）和编辑editor（cscw’21，cscw 采用期刊方式进行审稿，每年全球6 位editor），以及各会议组织联合主席（cscw’17 publicity、chi’17 late-breaking work、cscw’18 poster等）。近年来对智能协同交互技术如何支持日常健康管理等方面开展了深入的研究，取得了国内外领先的学术成果，包括智能压力健康跟踪数据解读的研究成果已被chi’21接收，关于在线问诊平台的日常使用策略的研究成果发表在了chi’20 并获最佳论文提名奖，移动智能面诊技术应用在日常健康管理方面的研究成果发表在了chi’19等。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.24 14:00 技术讲座 卢暾 复旦大学计算机科学技术学院 教授 报告主题：在线开放协作项目中用户群智协同行为的分析与理解

报告摘要

互联网用户遵循一定的群体结构和运行机制，自愿贡献体现个体智能的可衡量产出物，并通过群体协同汇聚融合成群体智能涌现的高质量知识成果或产品，形成了一大批以开源软件社区、大众生产、问答网站和众包等为代表的在线开放协作项目。这些项目及其展现的群体协同模式，正以前所未有的深度和广度改变着人们获取知识、协作生产、解决难题、共享产出等的过程和方式。本次讲座将围绕在线开放协作项目中如何深入分析、理解和洞察群体协同行为，构建有效的群体协同组织方式，确保高质量的群体协同产出，并设计有效的群体协同激励机制等cscw、社会计算与人机交互领域关注的基本问题展开，通过我们在stack overflow、github、豆瓣和微博、reddit等在线开放协作项目中的实证研究成果，展示和总结群体协同行为分析与理解的定性定量融合的研究方法、过程与结果，并结合国内外动态指出未来群体协同行为分析与理解研究的发展趋势。

个人简介

卢暾，博士，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师，美国卡耐基梅隆大学（cmu）访问学者。中国计算机学会（ccf）高级会员，ccf协同计算专委秘书长，ccf大数据专家委员会通讯委员，上海市计算机学会协同信息服务专委会副主任。研究兴趣包括cscw与社会计算、推荐系统、区块链、人机交互等。作为项目负责人承担多项国家自然科学基金项目、国家科技部重点研发计划课题、863课题和上海市项目。相关研究成果发表在cscw、chi、ubicomp、nuerips、www、ieee tkde等领域权威学术会议和期刊上。多次担任cscw、chi等的associate chair（ac），担任多个国内外学术会议的pc co-chair，以及多个国内外学术期刊的guest editor。

 

特邀嘉宾

报告时间：2021.4.24 15:00 技术讲座 曹冬林 厦门大学人工智能系 助理教授 报告主题：谣言检测与理解技术

报告摘要

随着互联网的高速发展，越来越多的网民在社交平台发表言论，促进了世界的多元化交流。不过问题也随之而来，大量的谣言也在社交平台上传播开来，一些涉及公共安全的谣言，更是对社会稳定造成巨大伤害。目前的谣言分析方法侧重于文本特征、用户信息以及传播结构信息，它们本质上仍然是通过分析用户的发布意图来检测文本的虚假性，却忽略了知识的重要性，在目前谣言数据集数据量少、收集困难的情况下更是影响到谣言分析的性能，因此如何利用外部知识成为谣言检测与辟谣的关键。

个人简介

曹冬林，厦门大学人工智能系助理教授，ccf协同计算专委会委员，福建省人工智能学会理事。在国际顶级会议（acm mm、cvpr）和国际重要期刊（ieee transactions on multimedia, knowledge-based systems, soft computing, neurocomputing, frontiers of computer science）发表多篇论文。专利6项，软件著作权7项。主要从事跨媒体信息检索、跨媒体倾向性分析和跨媒体舆情分析等方向的研究。

 

特邀嘉宾

时间：2021.4.24 11:00 前沿主题讨论 李小平 东南大学计算机科学与工程学院 教授

个人简介

李小平，东南大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，教育部新世纪优秀人才，国家重点研发计划项目负责人，ieee高级会员、ccf杰出会员、ccf协同计算专委常务委员、服务计算专委会委员，入选为教育部新世纪优秀人才支持计划、江苏省“六大人才高峰”计划、江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养计划，主要研究方向为云计算资源调度优化、服务计算、大数据、云制造、复杂生产调度优化，在高水平国际国内期刊和国际会议上发表论文100余篇。

 

特邀嘉宾

时间：2021.4.24 11:00 前沿主题讨论 蒋嶷川 东南大学计算机科学与工程学院 教授

个人简介

蒋嶷川，东南大学特聘教授、博士生导师，国家重点研发计划项目首席科学家；作为第一完成人获得吴文俊人工智能自然科学奖、江苏省科学技术奖；曾获得教育部新世纪优秀人才支持计划、首届江苏省杰出青年基金、全国优秀博士学位论文提名奖等荣誉。中国计算机学会杰出会员，ieee高级会员。

研究方向：人工智能、群智协同、社会网络。代表性论文包括ieee/acm transactions(30篇)，以及顶级会议ijcai、aamas、aaai等。获得国际agent领域著名会议prima最佳论文奖、并连续两年获得国际人工智能著名会议ictai最佳学生论文奖。目前担任《计算机学报》以及七家国际著名期刊的编委；长期担任国际人工智能三大顶级会议ijcai、aaai、aamas的pc委员等。

 

学术主席

孙宇清 山东大学软件学院 教授

个人简介

孙宇清，山东大学软件学院教授、博士生导师，中国计算机学会协同计算专业委员会副主任，系统软件专业委员会委员。研究方向为语义与协同计算，在用户行为分析、专业文本理解、人本智能技术等方面取得了多项实质性进展，部分成果成功转化和应用于国家级权威考试、大型企业管理等多个实际系统中。近几年主持和参与了国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金、科技部重点研发项目、国家科技支撑计划、国家发改委项目、山东省重点研发计划、山东省自然科学基金重大专项等二十余项科研课题，在国内外知名学术期刊和国际会议上发表学术论文80余篇，是国际权威学术期刊tdsc, tsmac, jnca等和国内权威学术期刊计算机学报，软件学报等二十多个学术期刊的审稿人，曾多次担任国内外学术会议程序委员会主席、发表主席和竞赛主席，以及国际学术期刊专刊客座主编。

 

学术主席

刘士军 山东大学软件学院 教授

个人简介

刘士军，博士，山东大学软件学院教授，博士生导师。中国计算机学会协同计算专委、服务计算专委委员、大数据专委通讯委员，全国自动化系统与集成标准化技术委员会委员，国际信息处理联合会企业互操作专委会（ifip wg5.8）委员，ieee高级会员，山东计算机学会理事，山东计算机学会工业大数据与智能制造专委副主任。主要从事服务计算、协同计算、企业数据分析等方面的研究工作；主持国家及省部级重要课题10余项，曾获国家科技进步二等奖1项，山东省科技进步一等奖1项、二等奖2项，吴文俊人工智能科技进步二等奖1项

 

研讨会日程安排

先锋论坛（pioneer forum）

2021.4.24 上午
时间	主题	主讲人
9:00-10:00	ai赋能的数据管理技术	杨晓春
10:00-11:00	where intelligence is: exploring ai technologies for everyday health	丁向华
11:00-11:30	前沿主题讨论	主持人：孙宇清、卢 暾 专 家：蒋嶷川、李小平、刘士军、杨晓春、丁向华、曹冬林

技术讲座（tutorial）

2021.4.24 下午
时间	主题	主讲人
14:00-15:00	在线开放协作项目中用户群智协同行为的分析与理解	卢 暾
15:00-16:00	谣言检测与理解技术	曹冬林

高峰论坛（summit）

2021.4.25 上午
时间	开幕式	主讲人
8:30-8:35	专委会主任致辞	汤 庸
8:35-8:40	学院领导致辞	崔立真
时间	报告主题	主讲人
8:40-9:20	ai and cooperation	elisa bertino
9:20-10:00	crowdos：群智感知理论、方法与系统平台	於志文
10:00-10:40	个性化新闻推荐的趋势与挑战	谢 幸
10:40-11:20	面向缺失数据的人机协同智能计算	高云君
11:20-12:00	数据智能与计算社会科学	王腾蛟