第八届全国社会媒体处理大会（SMP 2019）由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学（深圳）承办，于2019年8月16-18日在深圳召开。
集智俱乐部将会对大会连续两天进行直播，下面是直播时间表与详细信息。
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报告题目: 主流疲劳的理论体系及其在社交网络中的应用
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青年精英科学家报告:刘康(中国科学院自动化研究所)
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报告题目:应急管理中的移动大数据与互联网大数据挖掘
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报告主题:Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion
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报告主题:Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis
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报告主题:Towards Intelligent Conversational Systems: Informativeness, Diversity and Controllability
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报告主题:Identifying and understanding the growth and shrinkage dynamics for the industrial and trade cities in rapid urbanizing China: A case study of Yiwu
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方滨兴院士
报告主题：主流疲劳的理论体系及其在社交网络中的应用
报告摘要：人们都知道在舆论传播过程中有主流疲劳现象，但在舆情演变过程中，却没有人去应用这一点，原因是主流疲劳概念在舆论传播中没有形成相应的理论体系。事实上，主流疲劳在社会物理学中已经形成了其特有的理论体系，在这个理论体系的基础上，将之应用于社交网络，有助于对舆论在社交网络中的走向进行更准确的判断。实践表明，加入了主流疲劳的因素所反映的舆论走向，与实际情况相比，比其他算法更为贴近。
报告时间：2019年8月17日（周六）09:15-09:55
嘉宾简介：方滨兴，中国工程院院士，网络与信息安全专家，信息内容安全技术国家工程实验室主任，中国电子信息产业集团首席科学家，广州大学网络空间先进技术研究院名誉院长，哈尔滨工业大学（深州）计算机学院首席顾问。现任国家信息化专家咨询委员会网络与信息安全专家组副组长，国家应急管理专家委员会成员，中央网信办云安全审查组、大数据安全审查组组长，教育部科学技术委员会、工业和信息化部通信科技委员会委员；是中国中文信息学会理事长，中国网络空间安全人才教育联盟理事长，中国云安全和新兴技术安全创新联盟理事长，中国标准化协会网络与信息安全技术委员会主席。曾任北京邮电大学校长，先后担任过中国网络空间安全协会理事长、中国互联网协会副理事长、中国计算机学会副理事长、中国通信学会副理事长。
方滨兴院士在网络与信息安全领域做出了突出贡献，先后获得国家科技进步一、二等奖六次，省部级奖十余次，曾获全国杰出专业技术人才荣誉。完成著作三本，文章四百余篇。先后提出了国家信息安全基础设施建设思想、信息安全属性可计算理论，目前主要从事物联网及安全、网络攻防对抗、大搜索、云计算及安全、智慧城市安全等关键技术的研究。
报告摘要：城市大脑是智能城市的决策指挥系统，其决策信息来自于包括摄像头等视频传感器在内的各种感知系统。与人的感知系统中视觉信息占比最大类似，目前监控摄像头也是城市大脑的最大数据来源。以前，大多数交通监控系统是将摄像头获得原始图像或视频数据简单压缩后传给城市各级数据中心存储和处理，但数据利用效率较低。最近几年，边缘计算的概念出现后很多系统在摄像头端进行对象识别或事件分析，由此形成的视频结构化数据在一定程度上提升了检索分析的效率，但对已有存量摄像机网络系统升级带来很大成本和工程压力。本报告借鉴人类视觉系统进化历史的分析，提出城市大脑与边缘计算的分工与协调机制，使得城市大脑可以分步演进，兼顾摄像机网络存量和新增市场，逐步达到城市大脑可使用的程度。
报告时间：2019年8月17日（周六）09:55-10:35
嘉宾简介：高文，中共党员，辽宁省大连市人，现任中国工程院院士、北京大学教授、鹏城实验室主任，中国计算机学会理事长，新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长，全国专业标准化技术委员会副主任，数字音视频编解码技术标准(AVS)工作组组长，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国计算机协会会士（ACＭ Fellow）。1979年至1982年，在哈尔滨科技大学学习（跳级一年），获本科学位；1982年至1985年，在哈尔滨工业大学学习，获硕士学位；1985年至1988年，在哈尔滨工业大学学习，获博士学位；1988年至1991年，在日本东京大学学习，获博士学位。1985年至1996年，在哈尔滨工业大学工作，被聘为助教、讲师、教授，历任计算机系主任、校长助理。1996年至2006年，在中国科学院所属单位工作，被聘为研究员、教授、历任中科院计算所副所长、所长、中科院研究生院常务副院长（2000年至2003年兼任中国科学技术大学副校长）。2006年至今，在北京大学工作，被聘为教授、博雅讲席教授，任数字视频编解码技术国家工程实验室主任。2011年当选中国工程院院士。曾任第十届、十一届、十二届全国政协委员，国务院学科评议组计算机学科成员，计算机学报主编；2013年至2018年，在国家自然科学基金委员会工作，任自然科学基金委副主任。2018年至今，被聘为鹏城实验室主任。曾一次获得国家技术发明二等奖、五次获得国家科技进步二等奖、一次获得国家自然科学二等奖，获得“2005中国十大教育英才”称号和中国计算机学会王选奖。
高文院士主要从事人工智能应用和多媒体技术、计算机视觉、模式识别与图像处理、虚拟现实方面的研究，主要著作有《数字视频编码技术原理》、《Advanced Video Coding Systems》等。在本领域国际期刊上发表论文200余篇，国际会议论文600余篇。
报告摘要：大数据给现有的数据分析与挖掘技术带来了前所未有的挑战，探索大数据分析的粒计算新理论与新方法已成为数据挖掘与机器学习领域所关心的重要问题。本报告分析了大数据挖掘特点与粒计算范式的高度契合性，介绍了我们在基于粒计算的大数据分析挖掘方面的最新研究进展，探讨了多粒度计算在数据建模中的一些思考。
报告时间：2019年8月18日（周日）08:30-09:10
嘉宾简介：梁吉业，博士、教授、博士生导师，CCF 会士，山西大学副校长，山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室主任，教育部计算机类专业教学指导委员会委员，中国计算机学会理事，中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员，山西省计算机学会理事长，享受国务院政府特殊津贴专家。任国际学术期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》、国内学术期刊《计算机研究与发展》与《模式识别与人工智能》编委。先后主持国家863计划项目2项、国家自然科学基金项目7项（其中重点基金项目2项），973计划前期研究专项1项。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《中国科学》等国际国内重要学术刊物和会议上发表论文200余篇，其中SCI收录100余篇。作为第一完成人获山西省自然科学一等奖2项。2014年—2018年，连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。指导的博士生获得全国百篇优秀博士学位论文提名奖、CCF优秀博士学位论文奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文。
报告摘要：人与人的互动是人类社会赖以形成、维持和生长的微观基础。互联网的出现，深刻地改变了社会互动的广度、深度和模式。其中一个重要的效应，是整个社会日趋散众化。散众的基本特征是，基于互联网时代信息的过载、自闭和高频流动，社会各成员之间难以形成深入的情感交流和价值共识，但是基于无远弗届的互联网而形成的物理联系，却又特别容易同频共振，不时引发规模巨大而又能量惊人的群体行为。这样一种啸散啸聚的群体行为，对于社会秩序的维持和发展是一个严重挑战，从而是当前全球和中国社会治理中必须应对的难题，亟需社会各界共同思考。
报告时间：2019年8月18日（周日）09:10-09:50
嘉宾简介：冯仕政，中国人民大学社会与人口学院教授、院长。主要从事政治社会学、组织社会学、社会治理与国家构建、社会转型与政治秩序等领域的研究。在国内外重要学术期刊上发表论文数十篇，著有《当代中国的社会治理与政治秩序》、《西方社会运动理论研究》、《社会治理新蓝图》等书。曾主持国家社科基金重点课题、“马克思主义理论研究和建设工程”重大课题；获北京市哲学社会科学优秀成果一等奖、霍英东教育基金高等院校青年教师奖、宝钢优秀教师奖、北京市高等教育优秀教学成果奖、高等教育国家级教学成果奖。入选教育部“新世纪优人才”、“青年长江学者”，北京市新世纪社科理论人才“百人工程”和“四个一批”理论人才培养工程。
报告摘要：知识图谱是人工智能的核心基础设施之一，对于语义内容理解有重要的支撑作用。传统知识抽取与问答方法多采用多步Pipeline的处理策略，往往存在错误积累，难以学习的问题。本报告结合研究组近些年的工作，主要介绍基于端到端的知识获取与知识问答的最新方法。其优势在于，利用神经计算与符号表示各自的优势，将大规模知识获取与问答问题转变成一个可学习问题，更加适用于大规模、开放域环境。
报告时间：2019年8月17日（周六）10:50-11:20
嘉宾简介：刘康，博士，现任中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，西安电子科技大学客座教授。研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等，同时也涉及模式识别与机器学习方面的基础研究。在自然语言处理、知识工程等领域国际重要会议和期刊发表论文90余篇（如TKDE、ACL、IJCAI、EMNLP、COLING、CIKM等），获得KDD CUP 2011 Track2 全球亚军，COLING 2014最佳论文奖，首届“CCF-腾讯犀牛鸟基金卓越奖”、2015、2016 Google Focused Research Award。2014年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖-汉王青年创新一等奖”、2018年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖（排名第二）等奖项。曾任ACL2017、ACL2019领域主席，兼任中国中文信息学会青年工作委员会主任、语言与知识计算专业委员会秘书长等学术职务。
报告主题：应急管理中的移动大数据与互联网大数据挖掘
报告摘要：大规模移动通信数据、社交网络数据与卫星图像数据等近年来不断被创新地应用到全球贫穷、疾病与灾害问题的研究中。本报告将结合吕欣教授长期以来与国际组织联合开展的多项工作，介绍如何将大数据技术转化为应急管理决策能力，主要包括：1）大规模匿名手机数据定位与自然灾害应急管理；2）人口移动网络与疾病风险防控；3）多源大数据融合的贫穷地图（Poverty Mapping）模型等。
报告时间：2019年8月17日（周六）11:20-11:50
嘉宾简介：吕欣，国防科技大学系统工程学院教授。国际非营利组织Flowminder基金会创始人、理事、首席分析师。主要研究方向为大数据挖掘、应急管理、复杂网络理论、统计抽样、人类行为动力学等，研究成果发表在Nature（Correspondence）、PNAS、Nature Microbiology、Physic Reports、PLOS Medicine、 Global Environmental Change等期刊上，得到MIT（2013，2014）、BBC（2011，2014，2015）、Scientific American（2019）、Science Daily（2017, 2019）、UNOCHA等科研机构、国际媒体、联合国组织的高度评价，产生了深刻的国际影响。其研究促进了国际组织自然灾害救援方式的转变，在海地地震与霍乱（2010-2013）、孟加拉台风Mahasen（2013）、西非国家埃博拉爆发（2014）、中国登革热（2014）、尼泊尔地震与洪水（2015、2016）等事件的应急救援中得到广泛应用。PLOS Medicine（2011）和PNAS（2012，2016）三次对其研究刊发专文进行评价和前景讨论。诺贝尔医学奖、生理学奖颁布机构卡罗林斯卡学院在2011年和2012年将其两项研究分别在主页上作新闻发布。技术方法被MIT Technology Review列为“2013年世界十大开创性科技”，Flowminder基金会获世界移动大会最佳应用奖（GLOMO Award 2016）。
报告摘要：随着深度学习从实验室走向越来越多的实际应用，人们对模型的关注不仅仅在其精度方面，同时也对计算和存储效率提出了更高的要求。在提升模型效率的诸多手段中，神经网络结构创新始终是最为有效的方式之一。本报告将简单回顾卷积神经网络的几种典型结构（包括报告人提出的DenseNet模型），分析有利于提升模型效率的设计技巧与原则。与结构设计密切相关的，还有神经网络的推理方法。报告将从自适应推理的角度，介绍如何通过合理的结构设计，使模型能够针对不同的样本自适应地分配相应的计算量，达到降低平均计算开销的目的。
报告时间：2019年8月18日（周日）10:10-10:40
嘉宾简介：黄高，清华大学自动化系助理教授。2009年和2015年分别从北京航空航天大学和清华大学获得学士和博士学位。2015年至2018年为美国康奈尔大学计算机系博士后。其主要研究领域为机器学习和计算机视觉。其博士论文获得中国自动化学会优秀博士学位论文以及清华大学优秀博士论文一等奖。目前在NIPS，ICML，CVPR等国际顶级会议及IEEE多个汇刊共计发表学术论文30余篇，Google Scholar引用6000余次，单篇最高引用4000余次。曾获得全国百篇最具影响国际学术论文、CVPR最佳论文奖（DenseNet）、世界人工智能大会SAIL先锋奖以及吴文俊人工智能自然科学一等奖等奖励和荣誉。
报告摘要：知识图谱在各个领域精耕细作，逐渐显露价值，但是现有的知识库普遍是以“概念及概念间的关系”为核心，较少记录“事理逻辑”相关知识，事理逻辑（事件之间的演化规律与模式）是一种非常有价值的人类知识，挖掘这种知识对我们认识人类行为和社会发展变化规律非常有意义。因此本次报告介绍一种新型的知识图谱形式：事理图谱，它是一个事理逻辑知识库，描述了事件之间的演化规律和模式。结构上事理图谱是一个有向有环图，节点代表事件，有向边代表事件之间的顺承、因果、条件和上下位等逻辑关系。本次报告重点介绍事理图谱的定义、构建、推理及应用。
报告时间：2019年8月18日（周日）10:40-11:10
嘉宾简介：丁效，哈尔滨工业大学助理研究员。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、社会计算和事理图谱。2016年获得哈尔滨工业大学博士学位，已在人工智能领域的顶级国际期刊和会议IJCAI、AAAI、EMNLP等发表相关论文20余篇。承担国家自然科学基金青年项目等省部级以上项目四项，参与科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、国家重大科技基础设施建设项目、科技部973课题、国家自然科学基金重点项目等。荣获全国青年人工智能创新创业大会三等奖、第五届全国青年计算语言学研讨会优秀论文奖等荣誉。担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会秘书、委员、智能金融工作组副组长，中国中文信息学会青年工作委员会委员。
论坛时间：8月17日 13:30-15:30
论坛简介：当前人工智能与金融的深度融合正在对金融领域的发展发挥着越来越重要的作用，其核心在于用人工智能技术自动化和智能化金融交易，并促进传统金融业的投资、分析、管控的智能化转型与变革，实现普惠金融。本论坛有幸邀请到来自香港科技大学、武汉大学、香港理工大学、深圳证券信息有限公司、招商银行的专家学者与所有参会者共同分享基于知识大图的系统性金融风险研究、金融大数据平台、人工智能赋能下的银行形态变革等方面的主题。
报告主题：Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion
http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-finance.html
论坛时间：8月17日下午 16:00-18:00
论坛简介：情感分析是社会媒体处理的一个重要子课题，近年来在自然语言处理和语音领域引起广泛关注。本次论坛邀请了来自中山大学、中科院深圳先进研究院、搜狗语音交互技术中心的三位专家讲者，分别针对文本和语音两种模态数据，介绍方面级情感分析、语音情感合成等问题的前沿研究动态。具体报告内容如下：方面级的情感分析是情感分析领域中在2019各大顶级会议比较热门的研究方向，中山大学权小军教授和中科院深圳研究院的杨敏助理研究员，分别从不同的角度介绍方面级别情感分析的最新研究进展。语音情感合成中的情感和风格迁移是语音情感合成中的重要问题，搜狗语音交互技术中心高级总监，首席科学家陈伟博士将围绕这些问题介绍其最新工作进展。
报告主题：Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis
http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-sentiment.html
论坛简介：人机对话系统是人工智能领域最具挑战性的任务之一，也是构建未来人机共融社会的重要基础和支撑。自图灵测试提出以来，人机对话经过近70年的发展，在开放领域上还面临诸多重大挑战，尤其在构建有智商、有情商、有社交能力的社交机器人方面距离类人水平还十分遥远。本论坛旨在探讨社交机器人领域的热点和前沿，探索构建更智能的社交机器人的学术研究和技术方案。
张洪忠，北京师范大学新闻传播学院教授，新媒体传播研究中心主任
报告主题：Towards Intelligent Conversational Systems: Informativeness, Diversity and Controllability
http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-socirobot.html
论坛简介：计算社会科学旨在探讨如何立基于海量数据和大数据方法的发展，以研究人类社会的结构、行为和关系，社会运行的属性和规律等涉及社会科学基本范畴的问题，对于构建有中国特色的社会科学具有极其重要的意义。计算社会科学强调在科学研究和技术应用方面，要更多地利用数据，要在科研领域发展并推广数据采集、数据存储、机器学习、数据可视化等方面的技术，促进数据和科研成果的分享和更加广泛的使用，推动定性研究和定量研究的融合。时间和空间是人类生存和发展的重要基础，人类对时间和空间使用有着怎样的模式和规律，随着现代化和城市化发展发生了怎样的变化？大数据记录下来的城市空间和建筑的特征，以及人类在空间中的活动信息为相关研究提供了可能，2019年的论坛将邀请多位利用新数据从事城市规划与空间研究的专家，展示利用POIs、路网、卫星遥感数据、街景数据、感应器数据、互联网痕迹数据等多元数据集进行的城市发展与规划、城市治理等领域的研究。
报告主题：Identifying and understanding the growth and shrinkage dynamics for the industrial and trade cities in rapid urbanizing China: A case study of Yiwu
http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-sociology.html
https://live.bilibili.com/8091531
原文始发于微信公众号（集智俱乐部）：集智
