由中国人工智能学会主办，复旦大学计算机科学技术学院、CAAI智能服务专委会承办的CAAI智能服务专委会线上论坛——科技大数据与科技服务暨CAAI智能服务专委会科技服务大数据专业组成立将于2021年2月2日19:00-21:00，在百度、腾讯、新浪等平台进行线上直播。

报告简介

报告一：科技大数据之智慧人才挖掘与服务研究

报告人：李涓子教授

摘 要：从海量科技大数据中挖掘知识创新和传播的规律，可以加快科技创新，推动技术进步，一直是国际学术热点与前沿。本报告将介绍面向科技创新主体—智慧人才的挖掘和服务关键技术。

个人简介：李涓子，博士，清华大学长聘教授，清华大学人工智能研究院知识智能中心主任，中国中文信息学会语言与知识计算专委会主任。研究方向为知识工程、知识图谱和新闻挖掘。近年来在重要国际会议和重要学术期刊上发表论文100余篇，谷歌学术引用 8000 余次；编著出版《Mining User Generated Content》，《Semantic Mining in SocialNetworks》。获得2017年北京市科技进步一等奖，2013年人工智能学会科技进步一等奖，2011年王选新闻科学技术进步奖一等奖。

报告二：科技大数据的价值评估

报告人：刘业政教授

摘 要：基于科技大数据的价值链，介绍不同价值增值活动的主要评估策略，以科技论文大数据为例，介绍其价值评估方法，并针对科技大数据种类繁多，不同类型的科技大数据有其不同的价值评估标准，提出未来研究展望。

个人简介：刘业政，合肥工业大学管理学院教授，“新世纪百千万人才工程”国家级人选，大数据流通与交易技术国家工程实验室专家委员会委员，跨云数据融合分析工程研究技术中心主任。先后承担了国家自然科学基金重大项目、重大研究计划重点资助项目、国家重点研发计划项目、国家“973计划”项目，以及百度、阿里巴巴、京东、奇瑞汽车等企业合作项目等研究课题。先后获省部级科技进步一等奖2项、二等奖2项；在科学出版社出版学术专著2部，在MarketingScience, IEEE TKDE，EJOR，《管理科学学报》，《管理世界》等国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文100余篇。主要研究领域：电子商务与网络空间管理、大数据分析与决策科学、社会技术系统下的组织行为。

报告三：基于科技大数据的群体行为研究

报告人：沈华伟研究员

摘 要：日益丰富的科技大数据为我们分析和认识学术评价、创新传播、学术行为等提供了宝贵的基础数据资源。本报告将介绍报告人基于科学引文大数据开展的群体行为方面的研究，主要包括群体功劳分配和群体关注预测两个方面。在群体功劳分配方面，报告将介绍学术合作中团队成员之间进行功劳分配的机制。在群体关注预测方面，报告将介绍如何建模学术成果获取群体关注的过程，从而对学术成果的长期影响力进行预测。

个人简介：沈华伟，中国科学院计算技术研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，北京智源人工智能研究院青年科学家，中国中文信息学会社会媒体处理专委会副主任。主要研究领域为社交媒体计算、网络数据挖掘、图神经网络。在PNAS、IEEE TKDE等期刊和WWW、SIGIR、ICLR等国际会议上发表论文100余篇，4篇论文获得最佳论文奖励。获得国家技术发明二等奖、中国科学院院长特别奖、汉王青年创新奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖，入选中国科学院青年创新促进会优秀会员和中国科学院王宽诚率先人才计划。

报告四：基于科技大数据的智慧知识服务生态构建

报告人：钱力研究员

摘 要：科技大数据既有大数据共性特点，也有其自身特点，在以创新驱动为发展战略的政策环境下，科技大数据的建设、分析挖掘与应用生态显得尤为重要。本报告围绕科技大数据知识资源体系建设，介绍科技大数据模型设计、数据获取与集成融合、科技大数据智能引擎研发及学术知识图谱构建，最后介绍面向科研与决策的智慧知识服务生态体系建设实践。

个人简介：钱力，博士，研究员，硕士生导师，现为中国科学院文献情报中心信息系统部主任兼知识服务平台建设协调组组长，国家科技图书文献中心（NSTL）数据研究管理中心副主任，中国科学院青年创新促进会会员，2019年度青年情报科学家，是中国科学院大学图书情报与档案管理系岗位教师，授课《科技情报数据分析技术》。从事科技大数据知识计算与智能情报知识服务方法研究，主要研究领域为科技大数据、知识计算、研究设计指纹识别、文本语义挖掘等方面，正承担科技部、JW科技委、中国科学院的多个重大项目研究工作，公开发表学术论文50多篇，专著1部，专利5项。带领团队构建的“慧科研”（https://scholarin.cn/）智能知识服务平台，打造成了集“知识获取、人才发现、技术识别、成果转化、产业咨询、决策支持”为一体的下一代开放科技知识服务新生态。

报告五：大规模科技知识图谱构建及其在科技情报领域的应用

报告人：王德庆副研究员

摘 要：数据作为人工智能领域不可或缺的资源，越来越受到科研人员的重视。而科技领域的数据资源主要以科研成果为载体（论文、专利、项目、标准、获奖等），是广大科研人员智慧的结晶。全球的科技文献规模达2亿多条，每年发表的学术论文多达500万篇。本报告主要针对亿级规模的科技大数据的整合和大规模科技知识图谱的构建为切入点，介绍相应大数据处理和分析技术。同时，以基于知识图谱的科技情报领域应用为服务案例，介绍数据智能服务的现实应用场景，实现数据驱动的科技热点自动发现、科技趋势自动分析和科技智能决策等智能服务，有力支撑我国科技管理部门的决策。

个人简介：王德庆，博士，2015年至今北京航空航天大学计算机学院，副研究员、博士生导师，国家科技资源共享服务工程技术研究中心总工，CCF大数据专家委员会委员。2016年11月至2017年11月在美国新泽西州立大学（罗格斯大学）访问学者。主要研究方向为知识图谱、机器学习和科研大数据分析与挖掘。作为项目负责人承担国防创新特区重点项目1项，重点研发计划课题2项，青年基金1项，省部级课题5项，企业课题10项。作为负责人研发知兔APP（iOS、安卓市场）、科技搜索2.0（kejso.com）、标准大数据平台（bigdata.cssn.net.cn）均已上线运行并取得良好的运行效果。在大数据分析、数据挖掘等顶级期刊TKDE发表SCI论文15篇，并在AAAI、IJCAI等知名国际学术会议和核心期刊上发表EI论文18篇，授权专利3项；编写国家标准2项，获得软件著作权3项。