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中國計算機學(xué)會《學(xué)科前沿講習(xí)班》

The CCF Advanced Disciplines Lectures

第94期

主題 群智協(xié)同計算    

2018年9月15-16日 上海（復(fù)旦大學(xué)邯鄲校區(qū)光華樓）

主辦單位：中國計算機學(xué)會

承辦單位：中國計算機學(xué)會協(xié)同計算專業(yè)委員會

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互聯(lián)網(wǎng)聚集了大規(guī)模的用戶群體，他們不僅是應(yīng)用服務(wù)的使用者，更是網(wǎng)絡(luò)空間大數(shù)據(jù)和很多互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的貢獻者。大量互聯(lián)網(wǎng)用戶、信息系統(tǒng)與其他各類設(shè)備等群智資源的交互與協(xié)同催生了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新型計算模式：群智協(xié)同計算，其本質(zhì)是群體智能、協(xié)同計算和社會計算等的融合與發(fā)展。

中國計算機學(xué)會協(xié)同計算專委在《2016-2017中國計算機科學(xué)技術(shù)發(fā)展報告》上發(fā)表了《群智協(xié)同計算：研究進展與發(fā)展趨勢》一文。在此基礎(chǔ)上，專委組織并承辦本期CCF學(xué)科前沿講習(xí)班《群智協(xié)同計算》，特別從面向新一代人工智能的群體智能、群智系統(tǒng)中的質(zhì)量保障、多智能體與社會網(wǎng)絡(luò)群智行為、用戶群體協(xié)同和推薦系統(tǒng)等方面對群智協(xié)同計算的相關(guān)理論、技術(shù)與應(yīng)用進行介紹，并探討未來發(fā)展趨勢。

主辦單位：中國計算機學(xué)會

學(xué)術(shù)主任：顧寧 復(fù)旦大學(xué)教授

日程安排

特邀講者和講座介紹：
●吳文峻(Wenjun Wu)

吳文峻，博士，北京航空航天大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。先后在美國印第安那大學(xué)和芝加哥大學(xué)阿崗國家實驗室學(xué)習(xí)和工作，主持和參與了多項美國NSF重要的科研項目，包括：計算社會和行為科學(xué)智能分析平臺、開放生命科學(xué)知識網(wǎng)格和多媒體交互協(xié)同環(huán)境等等。主持和參加了國家自然基金重點、國家863、國家973等課題，在國際會議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文100多篇，出版英文專著一部，擔(dān)任國家人工智能標(biāo)準(zhǔn)總體組副組長，多次擔(dān)任國際學(xué)術(shù)會議程序委員會主席和程序委員會委員, 組織相關(guān)國際會議和學(xué)術(shù)交流活動。目前主要研究方向包括：群體智能、大規(guī)模在線教育、分布式計算、海量科學(xué)數(shù)據(jù)組織和管理等。

講座題目: 面向新一代人工智能的群體智能

基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能理論和方法是新一代人工智能的核心研究領(lǐng)域之一，對人工智能的其他研究領(lǐng)域有著基礎(chǔ)性和支撐性的作用。著名科學(xué)家錢學(xué)森先生在上世紀90年代曾提出綜合集成研討廳體系，強調(diào)專家群體以人機結(jié)合的方式進行協(xié)同研討，共同對復(fù)雜巨系統(tǒng)的挑戰(zhàn)性問題進行研究。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》所提出的群體智能研究方向，實質(zhì)上正是綜合集成研討廳在人工智能新時代的拓展和深化。本次講座將系統(tǒng)地介紹群體智能的概念內(nèi)涵、基礎(chǔ)理論和前沿技術(shù)的關(guān)鍵研究任務(wù)，以及群體智能平臺和重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

●蔣嶷川(Yichuan Jiang)

蔣嶷川，東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。曾獲得首屆江蘇省杰出青年基金、教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃、全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎。研究方向主要為：多智能體系統(tǒng)與人工智能、社會計算與社會網(wǎng)絡(luò)等。在在IEEE JSAC、IEEE TPDS、IEEE TMC、IEEE TSMC、IEEE TCYB、ACM TAAS、JPDC、JAAMAS等國際權(quán)威期刊（其中IEEE/ACM Transactions 20余篇），以及頂級會議IJCAI、AAAI、AAMAS、ECAI等共發(fā)表論文90余篇。研究論文曾分別獲得國際Agent領(lǐng)域著名會議PRIMA最佳論文獎、并連續(xù)兩年獲得國際人工智能著名會議ICTAI最佳學(xué)生論文獎。目前擔(dān)任《計算機學(xué)報》編委、以及七家國際期刊的副主編、編委；國際人工智能最頂級會議IJCAI和國際分布式人工智能最頂級會議AAMAS等30余家國際著名會議的PC委員、出版主席、論壇主席、程序委員會主席等。IEEE高級會員。

講座題目: 多智能體技術(shù)與社會網(wǎng)絡(luò)群智行為研究

社會網(wǎng)絡(luò)與信息傳播中的群智行為在很多領(lǐng)域引起了人們的極大關(guān)注，其研究成果無論在科學(xué)研究還是社會現(xiàn)實中都具有很大的意義。社會網(wǎng)絡(luò)主要由自治的社會主體和他們之間的社會交互關(guān)系所組成；而多智能體計算已經(jīng)被公認為是一種能對群智多主體系統(tǒng)進行有效建模分析的方法。因此，基于多智能體對社會網(wǎng)絡(luò)及信息傳播群智行為進行分析研究就成了目前我們需要考慮的研究方向，通過發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)與多智能體系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)性、提出基于多智能體研究社會網(wǎng)絡(luò)的模型框架；然后，還將討論基于多智能體研究社會網(wǎng)絡(luò)中的典型問題-信息傳播。然后，我們將基于多智能體的研究方法與其他兩種經(jīng)典的研究方法（圖論結(jié)構(gòu)分析方法、實證數(shù)據(jù)分析方法）進行比較，討論基于多智能體的研究方法的優(yōu)缺點和未來發(fā)展趨勢。最后，還將介紹社會網(wǎng)絡(luò)中的群智系統(tǒng)的任務(wù)分配的研究問題和工作。

●孫海龍（Hailong Sun）

孫海龍，博士，北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院長聘副教授、博士生導(dǎo)師，中國計算機學(xué)會協(xié)同計算專委會委員。曾獲全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎和CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎、國家技術(shù)發(fā)明二等獎2項、教育部科技進步一等獎3項，入選教育部新世紀優(yōu)秀人才和北京市科技新星計劃。主要研究方向包括群智計算、智能化的軟件開發(fā)方法和分布式系統(tǒng)等。近年來，主持國家重點研發(fā)計劃課題1項，國家自然科學(xué)基金項目2項，并作為課題副組長或技術(shù)骨干參與10余項國家自然科學(xué)基金、973計劃、863計劃及核高基等重大/重點項目。在OSDI、IJCAI、WWW、AAAI、ASE、DSN、TSC、Information Sciences、Information Systems和《中國科學(xué)》等發(fā)表論文100余篇，指導(dǎo)學(xué)生獲得國際開源軟件聯(lián)盟OW2競賽一等獎、IEEE SCC’13最佳學(xué)生論文獎、ChineseCSCW’17最佳論文獎。獲發(fā)明專利授權(quán)34項，包括2項美國發(fā)明專利授權(quán)。擔(dān)任三個國際期刊的編委和多個重要國際期刊與國際會議的審稿人。

講座題目：面向群智系統(tǒng)的質(zhì)量保障方法

基于群智資源進行任務(wù)處理已成為一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新型計算模式，目標(biāo)是通過匯聚群體智能實現(xiàn)復(fù)雜問題求解，其重要性得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認可。然而，在動態(tài)開放的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，參與者的動機、能力水平和投入時間等差異巨大，且受時間、環(huán)境和心理等多種因素影響，使得群智資源具有高度的自主性、不確定性和難控性，從而會導(dǎo)致任務(wù)處理的不可靠，因而質(zhì)量保障成為群智系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。本講座首先分析群智資源的特點和群智系統(tǒng)所面臨的質(zhì)量問題；其次將系統(tǒng)地介紹國際上針對眾包、人本計算等群智系統(tǒng)中的質(zhì)量保障方法，重點介紹面向群智任務(wù)處理的結(jié)果匯聚方法，主要包括各類投票和統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法；最后，總結(jié)該問題面臨的主要挑戰(zhàn)和未來研究機會。

●盧暾(Tun Lu)

盧暾，博士，復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授，CMU訪問學(xué)者。目前是CCF高級會員，CCF協(xié)同計算專委會常務(wù)委員，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會通訊委員，CCF YOCSEF上海AC委員，上海市計算機學(xué)會協(xié)同信息服務(wù)專委會委員等。主要研究方向為CSCW與社會計算。作為項目負責(zé)人主持承擔(dān)了多項國家自然科學(xué)基金、國家863和上海市等項目，作為項目骨干參與了多項國家973課題、國家自然科學(xué)基金重點項目、重點研發(fā)計劃子課題等項目。相關(guān)研究成果主要發(fā)表在ACM CSCW、CHI和UbiComp等領(lǐng)域權(quán)威國際學(xué)術(shù)會議和國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上。獲得了ChineseCSCW’17、CSCW’15、CCSCW’15、CSCWD’13和CSCWD’11等國際學(xué)術(shù)會議的最佳論文獎。擔(dān)任CHI’19的Associate Chair，ChineseCSCW’18、ChineseCSCW’17、CSCWD’10等的PC Co-Chair，GROUP’18、CSCWD’16、ICC’11等的PC，CSCW’18的Posters PC，CSCW’17 Workshop的Co-Organizer，International Journal of Cooperative Information Systems等期刊的Guest Editor，ACM CHI、CSCW、ACM Trans. on Social Computing、IEEE Trans. on Services Computing、IEEE Trans. on Automation Science and Engineering等領(lǐng)域內(nèi)多個權(quán)威會議和期刊的審稿人.

講座題目：在線開放協(xié)作項目中用戶群體協(xié)同行為的分析與理解

現(xiàn)代計算機與信息技術(shù)的迅猛發(fā)展與普及，極大地改變了人們創(chuàng)造和分享知識的方式，互聯(lián)網(wǎng)涌現(xiàn)了一大批諸如Wikipedia、Stack Overflow、Github等集合普通用戶群體智慧的著名在線開放協(xié)作項目。由于背景知識、專業(yè)技能和興趣愛好等方面的差異，自愿參與在線開放協(xié)作項目的用戶群體展現(xiàn)出了獨特的群體協(xié)同行為。全面分析和深入理解這些行為及其對鼓勵貢獻、增強認同感、增加參與度、規(guī)范協(xié)同行為、提高內(nèi)容質(zhì)量等方面的社會影響，將為群智協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新、系統(tǒng)構(gòu)建和應(yīng)用設(shè)計提供重要的洞察、思路與啟示，這也是CSCW、社會計算與人機交互等領(lǐng)域持續(xù)關(guān)注的研究重點。本次講座將首先從計算科學(xué)與社會科學(xué)相結(jié)合的視角，介紹定性定量融合的混合研究方法，及其建模和分析受“社會”與“技術(shù)”因素共同影響的用戶群體協(xié)同行為的全過程。接著以Stack Overflow和Github為例，詳細介紹我們在建模、分析與理解Stack Overflow用戶的協(xié)同編輯行為對項目內(nèi)容質(zhì)量與用戶參與度的權(quán)衡，以及Github用戶協(xié)同交互沖突及其不同消解策略對用戶留存度影響等方面的最新研究成果。最后展示如何利用這些研究成果進行技術(shù)創(chuàng)新、界面設(shè)計與系統(tǒng)構(gòu)建，形成“社會理解-技術(shù)創(chuàng)新-系統(tǒng)設(shè)計”的研究閉環(huán)，并結(jié)合國內(nèi)外動態(tài)指出未來群智協(xié)同行為分析與理解研究的發(fā)展趨勢。

l   李東勝（Dongsheng Li）

博士，IBM中國研究院高級研究員。主要研究方向為推薦算法的相關(guān)理論與技術(shù)，如推薦算法的準(zhǔn)確性、泛化能力、可擴展性等。近年來，在信息推薦領(lǐng)域的知名國際會議和期刊，如ICML、NIPS、SIGIR、WWW、AAAI、IJCAI等，發(fā)表論文20余篇，申請國際專利10余項。2016-2018年連續(xù)3年獲得IBM杰出技術(shù)成就獎(IBM Outstanding Achievement Award)。主持開發(fā)的認知推薦引擎為公司帶來過億美元的年銷售額，同時獲得了2018年IBM Corporate Award（IBM最高獎）。

講座題目: 面向商務(wù)應(yīng)用的推薦算法設(shè)計

推薦系統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了二十余年，目前廣泛應(yīng)用于各類與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)的信息系統(tǒng)中，如電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)容服務(wù)、生活服務(wù)等。推薦系統(tǒng)通過個性化的服務(wù)幫助用戶便捷的發(fā)現(xiàn)感興趣的信息，為信息系統(tǒng)帶來銷售額、參與度、滿意度等多個方面的提升，例如亞馬遜網(wǎng)站中推薦系統(tǒng)能夠帶來約30%的銷售額提升。本次講座首先分析當(dāng)前推薦算法的前沿理論與技術(shù)，針對推薦模型的表達能力、泛化能力和可擴展性三個方面，著重介紹如何從理論分析和方法設(shè)計兩個層面去嘗試解決真實推薦系統(tǒng)所面臨的關(guān)鍵研究挑戰(zhàn)。