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人民大学承办首届大数据学术会议 聚议大数据研究
2013-12-13 11:12:09
14,055 次浏览
来源:信息学院
编辑:天武

12月7日至8日,中国计算机学会第一届大数据学术会议(CCF BigData2013) 在北京国家会议中心召开。本次会议由中国计算机学会主办,中国人民大学等单位承办。中国科学院计算技术研究所李国杰院士和香港中文大学华云生教授担任大会名誉主席,哈尔滨工业大学李建中教授和金蝶国际软件集团首席科学家张良杰担任大会主席,中国人民大学信息学院孟小峰教授和华中科技大学金海教授担任程序委员会主席,来自全国各地的四百余人参加了本次大会。

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李国杰院士在开幕词中指出,大数据是信息领域的重大机遇,中国计算机学会举办大数据学术会议适时且必要。他希望此次大会以推动国内的大数据行业应用为导向,立足国内学术界和产业界,面向海内外学者,以探讨大数据研究的挑战问题和分析总结大数据应用案例为主,突出大数据研究的多学科交叉和渗透,打造为本领域有影响的旗舰型学术会议。

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大会开幕式由中国人民大学信息学院孟小峰教授主持。他介绍了本次会议的组织情况,本次会议包括四个大会报告,八个分组报告,以及大数据热点问题与2014年发展趋势、大数据系统、分析与安全、网络空间大数据应用和物理空间大数据应用四个专题报告。大会邀请了60余位来自大数据研究相关的多个领域的专家学者,共同分享他们在大数据研究领域的最新研究成果及各自观点。他还介绍了本次会议的论文评审收录情况:会议共收到来自国内各高校以及科研机构的174篇投稿,经过严格评审,程序委员会最终录用59篇,并推荐到计算机学报、计算机研究与发展、计算机科学与探索等期刊发表。

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7日上午,来自香港中文大学的华云生教授、西安交通大学的徐宗本院士、俄亥俄州立大学的D.K.Panda教授和清华大学的郑纬民教授作了大会报告。华云生教授介绍了科学发现中大数据面临的若干挑战,他认为要想解决科学发现中大数据面临的潜在挑战,必须首先解决在数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性三个方面的挑战,并通过具体案例介绍了相关的挑战性问题。

徐宗本院士介绍了关于大数据研究的若干科学问题及其初步探索,他从数学、信息、数据、计算交叉融合的角度提出了大数据研究的若干科学问题,包括:大数据的超高维问题、计算理论问题、Subsampling问题、分布适时计算问题、非结构化信息处理问题与可视分析问题等,并且他对每一问题提出了相应的研究思路并展示初步探索结果。

D.K.Panda教授介绍了利用新型硬件加速大数据处理面临的挑战。他指出了在新型硬件上进行Hadoop和Memcached加速面临的挑战,展示了针对Hadoop和Memcached的多个组件所进行的基于RDMA的设计方案,最后介绍了采用多层次和系统化方法所设计的测试方案。

郑纬民教授介绍了大数据存储系统的研究与实践。他提出大数据对存储系统的四个要求:高可用、低成本、高性能和访低开销,并对这四个要求的优先级进行了排序。他以清华大学研制的云存储系统MeePo为例介绍了多副本技术;以清华大学研制的与结构无关快速恢复容灾方案为例介绍了容灾技术。

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左上至右下依次为:华云生、徐宗本、D.K.Panda、郑纬民

7日下午,大会根据论文主题安排了八个分组报告:存储管理、并行算法、分析挖掘、体系结构、查询检索、机器学习、大数据应用、安全与隐私。分组报告中,论文作者介绍了各自研究工作的创新点、主要解决方案以及效果,与会人员积极提问,现场气氛热烈。

8日上午,举行了“大数据热点问题与2014年发展趋势”和“大数据系统、分析与安全”两个专题讨论。大数据热点问题与2014年发展趋势专题由中国工程院院士,CCF大数据专家委员会主任李国杰、北京拓尔思信息技术股份有限公司总裁施水才、阿里集团高级研究员、副总裁章文嵩、国家千人计划特聘教授周晓方等十余位专家学者参加,就大数据相关的若干挑战问题分别发表了各自的观点,讨论主题主要包括大数据为什么(如何)能够成为国家战略新兴产业、在大数据领域,MapReduce和Hadoop是否还会独领风骚、以及在令人瞩目的深度学习之外,还有什么分析算法最值得产学两方的重点投入等。来自中科院计算所程学旗研究院、北京启明星辰信息技术有限公司潘柱廷主持本场专题讨论。

大数据系统、分析与安全专题主要讨论了大数据高效计算系统结构与方法、大数据高效存储与管理方法、大数据之简单分析与复杂分析和面向隐私保护的数据挖掘和分析等重要内容。专题报告中由来自华中科技大学的冯丹教授介绍了大数据存储体系结构中的若干问题、来自Pivotal公司的杨胜文介绍了Pivotal的大数据解决方案、来自中科院计算所的张立新介绍了应用导向的数据中心计算机系统的设计。由来自上海交通大学的过敏意、国防科技大学的肖侬、清华大学的陈文光、北京大学的袁晓如、复旦大学的朱扬勇和公安部三所的金波等专家学者对大数据系统、分析与安全中的若干热点问题进行了研讨。华中科技大学金海教授、中国人民大学孟小峰教授、南京大学黄宜华教授主持本场专题讨论。

8日下午,“网络空间大数据应用”和“物理空间大数据应用”两个专题讨论举行。网络空间大数据应用专题中主要讨论了不同领域的大数据应用有哪些不同特点、如何收集和运用不同数据源的数据、如何定位有价值的大数据新应用场景以及大数据驱动的应用中,除了传统的互联网广告外,还有哪些新的商业模式等热点话题。来自华东师范大学的周傲英教授、来自中国联通的国家千人计划特聘专家范济安、来自Flowminder基金会的吕欣和来自北京大学的赵东岩研究员作了报告。四位专家学者结合各自的研究工作分别介绍了网络空间大数据处理中存在的问题以及相应的解决方案。最后由来自北京腾云天下(Talking Data)科技有限公司CEO崔晓波、国信证券股份有限公司首席工程师廖亚滨、360公司的刘鹏、中国科学院石勇教授、复旦大学特聘教授王晓阳、宜信大数据创新中心总经理张小沛参与了专题讨论。来自上海证券交易所总经理助理兼总工程师白硕、人人游戏首席数据科学家陈继东、华东师范大学周傲英教授主持本场专题讨论。

物理空间大数据应用专题中主要讨论了跨领域、多模态科研大数据组织管理与关联问题、生物医学大数据的有效性及多模态融合问题以及全球尺度问题求解中的大数据问题等热点话题。四位专家做了专题报告:中科院生物物理所的陈润生院士介绍了基因组研究中的大数据问题;中科院高能物理所陈刚研究员介绍了科研大数据关键技术和实践、中科院遥感与数据地球研究所的李国庆研究员介绍了对地观测领域的若干大数据问题、美国华盛顿大学的陈一昕副教授介绍了临床预测中的大数据算法问题。中国科学院计算机网络信息中心黎建辉研究员、兰州大学胡斌教授、中国科学院自动化研究所田捷研究员主持本场专题讨论。

程序委员会主席孟小峰教授对本次大会作了简短总结,希望大家以此次会议为契机,继续深入交流、合作,共同促进大数据研究的快速发展。

中国计算机学会大数据专家委秘书长程学旗研究员代表主办方对中国人民大学信息学院出色的组织工作表示感谢。来自中国人民大学网络移动数据管理实验室的同学作为志愿者给与会者留下很好的印象,充分展示了人大学子的风采,得到大家的一致好评。

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