计算机系师生获得国际信息领域重要学术会议ACM CIKM最佳论文奖

11月8日,在新加坡举行的ACM CIKM 2017会议上,计算机系博士生庄严(导师:李国良、冯建华)为第一作者的论文“Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignment in Large-Scale Knowledge Bases”《一种基于人机协作的大型知识图谱对齐方法》(作者:庄严、李国良、钟卓建、冯建华)获得大会唯一的最佳论文奖(Best Paper Award)。本届CIKM会议共收到稿件1239篇,其中长文投稿820篇,长文录用171篇(录用率21%),短文投稿419篇,短文录用119篇 (28%),反映了数据库、知识管理、信息检索领域国际前沿的研究水平。

知识库是对客观世界的事物及其相互关系的一种形式化描述(包括实体、概念、关系等),其目的是让机器像人一样能够记忆、理解、推理,在数据处理、知识管理、信息检索等领域具有广泛应用。目前很多国内外企业和高校已经建立数百个大型知识库(例如谷歌的Freebase、微软、百度、搜狗等公司的知识库)。为了提高知识库的覆盖率和准确率,一个重要的任务是集成这些异构知识库。然而由于大型知识库体量大、不一致性和不确定性高,而目前自动化的知识库对齐方法质量不高,召回率低。为了解决这一问题,该论文提出了一种新型的人机协作的知识库融合方法。首先根据语义信息构造一个偏序关系,并建立一个推理模型。接下来选择一组问题来让人回答,根据这些问题的答案、利用偏序关系来推理其他问题答案。最后利用问题答案来实现知识库的融合。该论文设计了高效的问题选择算法,从而通过举一反三思路来大大减少问题数量。在真实大型知识库数据集上的实验结果表明,该论文提出的方法显著提高了异构知识库的融合质量,并明显优于目前最好的方法。 

ACM CIKM 2017全称是The 26th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,是国际计算机学会(ACM)主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。本届会议参会人数超过800人,来自全球40多个国家的研科研院所,以及谷歌、微软、FaceBook、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、搜狗等国内外知名企业。

图为获奖证书