11月3日上午，2020年度国家科学技术奖励大会在北京人民大会堂隆重举行。计算机系副主任唐杰教授主持完成的“智能型科技情报挖掘和知识服务关键技术及其规模化应用”获得国家科学技术进步奖二等奖。截至2020年度，计算机系累计获国家科学技术奖励49项，其中国家自然科学奖7项，国家技术发明奖11项，国家科学技术进步奖31项。

唐杰教授（左四）和团队部分成员在人民大会堂合影

智能型科技情报挖掘和知识服务关键技术及其规模化应用视频

从海量大数据中挖掘科技情报，面临着网络资源爆炸增长、碎片化、异构带来的挑战。项目自2006年以来，瞄向实现数据与知识双轮驱动的人工智能技术，形成一些创新技术，包括：构建了高精度亿级规模知识图谱，提出深度隐含关联挖掘算法，将关键节点挖掘精度提升30%，研发了超大规模图神经网络计算平台CogDL（http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/），支持亿级节点网络的高效计算，相关算法全部开源。

项目研制了智能型科技情报挖掘系统 AMiner(http://aminer.cn)，实现了规模化应用。建立了超过2.7亿论文、1.3亿学者、1.2亿专利的科技知识图谱，形成了智慧人才情报、学术搜索等系列产品，服务于全球220个国家和1000余万用户。项目组联合微软研究院开源世界最大的开放学术图谱Open Academic Graph（OAG），包含超过3亿篇文献、2亿学者，数据下载230余万次。项目关键技术应用于阿里巴巴、搜狗、华为、腾讯、工程院等30余家企事业单位，AMiner 系列产品还在全国企事业单位部署100余套。项目获授权发明专利40项，发表论文100余篇，谷歌引用1万余次。项目代表性成果的论文获得数据挖掘领域顶级会议KDD的Test-of-Time Award（时间检验奖，国内唯一）。团队还参与筹建了国际开放学术组织，带动了行业的整体进步，被《Nature》杂志采访报道。

唐杰是计算机系副主任、教授，北京智源人工智能研究院副院长，国家杰青。主要研究领域为人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。发表论文300余篇，获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）。主持研发了超大规模预训练模型“悟道”，参数规模超过1.75万亿。之前还研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner，吸引全球220个国家/地区2000多万用户。担任国际期刊IEEE T. on Big Data、AI OPEN主编以及WWW’23大会主席、WWW’21、CIKM’16、WSDM’15的PC Chair。获国家科技进步二等奖、北京市科技进步一等奖、北京市专利奖一等奖、人工智能学会科技进步一等奖、KDD杰出贡献奖。