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人機對抗作為人工智能研究的前沿方向, 已成為國內外智能領域研究的熱點, 并為探尋機器智能內在生長機制和關鍵技術驗證提供有效試驗環境和途徑. 本文針對巨復雜、高動態、不確定的強對抗環境對智能認知和決策帶來的巨大挑戰, 分析了人機對抗智能技術研究現狀, 梳理了其內涵和機理, 提出了以博弈學習為核心的人機對抗智能理論研究框架; 并在此基礎上論述了其關鍵模型: 對抗空間表示與建模、態勢評估與推理、策略生成與優化、行動協同與控制; 為復雜認知與決策問題的可建模、可計算、可解釋求解奠定了基礎. 最后, 本文總結了當前應用現狀并對未來發展方向進行了展望。

題目： 知識圖譜中的關聯搜索

摘要： 南京大學計算機科學與技術系副教授程龔在第3屆知識工程與問答技術研討會上介紹了知識圖譜中的關聯搜索，主要包括關聯實體搜索、實體關聯搜索 。

作者簡介： 程龔，南京大學計算機科學與技術系副教授、江蘇省“六大人才高峰”高層次人才。目前主要面向智能軟件系統，研究語義網與知識圖譜技術，研究主題包括語義搜索、數據摘要、智能問答等。主持國家重點研發計劃課題、國家自然科學基金面上項目等多個項目課題。在WWW、AAAI、IJCAI、TKDE等會議期刊上發表論文70余篇，獲ISWC最佳論文提名2次、COLING最佳論文提名1次，論文總引用2000余次。現任中國計算機學會系統軟件專委委員、中國中文信息學會語言與知識計算專委委員、江蘇省人工智能學會知識工程與智能服務專委副秘書長，擔任過ISWC短文程序委員會主席、CCKS領域主席等職務。

論文摘要：圖數據上的查詢處理（如最短路徑查詢、可達查詢、關鍵字查詢等）是數據庫領域最基礎的問題之一。本文從用戶在不同實際應用場景下的需求入手進行分析，進行合理的建模，并提出了有針對性的高效查詢處理算法。

1. 大規模關聯不確定圖上的最短路徑查詢。分析了實際應用中圖數據上的不確定信息彼此間存在的相關性，從而提出了一種基于馬爾可夫網絡的關聯不確定圖模型，以克服現有獨立不確定圖模型中的不足。
2. 分布式環境下不確定圖上的可達查詢。分析了在實際應用中，尤其是大數據環境下，不確定圖數據通常是分布式存儲的。
3. 大規模容錯知識圖譜上的關鍵字查詢。分析了容錯性是知識圖譜在現實生活中的主要特征之一。
4. 基于事件的社交網絡上事件參與規劃查詢。考慮在實際應用中二分圖匹配結合了時空信息的情況，提出一種為基于事件的社交網絡平臺上的用戶制定個性化參與其感興趣的事件的規劃查詢問題。

關鍵詞:大規模圖數據，查詢處理，最短路徑查詢，可達查詢，關鍵字查詢，事件參與;規劃查詢

作者介紹：成雨蓉，女，1989年8月生于遼寧省沈陽市。2008年考入東北大學，于信息學院計算機科學與技術專業攻讀本科。本科期間曾任信息學院團委副書記，并多次獲得國家、命名及校級獎學金，榮獲校級、市級優秀學生等稱號。2012年本科畢業后，獲得直博名額，在計算機科學與工程學院王國仁教授的指導下攻讀博士學位。

論文主題：基于屬性圖挖掘的職業流動行為研究

論文作者：胥皇，西北工業大學博士研究生，他的導師是於志文。

指導老師：於志文，工學博士，西北工業大學教授，博士生導師，洪堡學者。西北工業大學計算機學院兼軟件與微電子學院黨委書記，智能感知與計算工信部重點實驗室主任，陜西省嵌入式系統技術重點實驗室主任，普適與智能計算研究所所長。

論文摘要： 職業流動行為是指個人在職業生涯中的工作變動引起的人才流動現象，根據研究的層次，可分為微觀(個人)、中觀(用人單位內)和宏觀(行業和地區間)三個行為粒度。職業流動行為受經濟、文化和政治等環境因素的影響，與知識水平、職業追求和家庭背景等個人因素相關，且對個人、家庭、用人單位、社會經濟甚至國家的人才戰略等都有重要意乂。隨著經濟全球化的發展，職業流動行為呈現岀逐漸活躍的趨勢，為相關分析和研究帶來了新的機會和挑戰。相關硏究主要集中在人力資源管理和組織行為學等領域，且對微觀流動的硏究通常規模較小，對宏觀流動的硏究一般粒度較粗。隨著互聯網的普及，職業流動的信息迅速數字化，為開展大規模細粒度的研究創造了可能。同時，不斷增強的數據挖掘技術，以及日益提髙的計算能力，為復雜藪據建模提供了機會。因此，本文基于屬性圖挖掘技術，研究職業流動行為相關的若干關鍵問題。具體而言，本文以職業流動的屬性圖表示為基礎，通過圖重建技術實現行為粒度的切換，將相關研究問題轉換為屬性圖上的建模任務，并重點解決了靜態圖聚類和動態圖預測兩個關鍵問題。

論文題目:基于路徑依賴關系的循環分析技術研究

論文作者：謝肖飛，天津大學博士研究生，主要研究方向是計算機科學及計算機應用、軟件工程及安全軟件工程、可信軟件及網絡安全等信息安全領域。

指導老師：李曉紅，教授，博士生導師,智能與計算學部網絡安全學院副院長、軟件與信息安全工程研究所所長，天津市先進網絡重點室副主任。兼任計算機學會高級會員、中國計算機學會女工委委員、ACM會員、軟件工程專委會委員、形式化專委會委員、全國高等學校計算機教育研究會常務理事、天津大學女工委員、智能與計算學部教代會主任。主要從事計算機科學及計算機應用、軟件工程及安全軟件工程、可信軟件及網絡安全等信息安全領域的研究工作。 主持和參與科技部“863”計劃、國家重大研究計劃，國家基金重點、天津市重點等項目20余項，發表重要期刊和會議論文100余篇。在頂級會議和期刊發表論文23篇，其中：CCF A類或SCI一區8篇（TSE2017、JIOT2018、FSE2016、AAAI2017、FSE2017、IJCAI2017、IEEE S&P 2015、IEEE S&P2016），CCF B類9篇（ISSTA2016、ECAI2016，ICSME2017、SANER2017、ICWS2017、ICWS2018、AAMAS2018、ICSOC 2018），JCR一區2篇，SCI二區2篇、SCI三區2篇，論文“Proteus: Computing Disjunctive Loop Summary via Path Dependency Analysis”解決了符號執行中循環處理的難題，被軟件工程頂級會議FSE 2016接收，并獲得ACM SIGSOFT 2016年度杰出論文獎。曾獲授權國家發明專利13項，獲湖北省科技進步一等獎1項，天津科技進步三等獎1項。指導博士生獲得天津大學優秀博士論文，碩士研究生連續三年獲得天津市優秀碩士學位論文。

論文摘要:軟件已經被廣泛應用于在現代社會的各個領域，由于代碼實現不當導致軟件 的質量問題也層出不窮。基于靜態分析的程序驗證和測試是保障軟件代碼安全性 與正確性的兩種主要技術，而循環分析是靜態分析中面臨的最大挑戰之一。在靜 態分析中，由于循環的迭代次數往往不能確定，使得無法對循環的所有行為分析 和檢測，從而影響程序驗證和高覆蓋率測試用例生成的效率。循環分析已經成為 程序驗證、測試及其它靜態分析應用的主要瓶頸。高效的循環分析技術可以提高 程序分析的效率，從而更好地保證軟件質量。

題目：異質信息網絡的表示學習與應用

摘要：當前的社會網絡分析主要針對同質網絡（即網絡中結點類型相同），但是現實世界中的網絡化數據通常包含不同類型的對象，并且對象之間的關聯表示不同的語義關系。構建異質信息網絡（即包含不同類型的結點或邊的網絡）可以包含更加完整的對象之間的關聯信息，因此分析這類網絡有希望挖掘更加準確的模式。表示學習能夠自動抽取對象的隱含特征，為后續機器學習服務，成為近期的研究熱點。本報告將系統介紹異質信息網絡的表示學習方法，包括隨機游走等淺層模型方法和神經網絡等深層模型方法。報告也將介紹異質網絡表示學習在實際問題上的應用。

個人簡介：北京郵電大學計算機學院教授、博士研究生導師、智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室副主任。主要研究方向: 數據挖掘、機器學習、人工智能和演化計算。近五年來，作為第一作者或通信作者發表高水平學術論文50余篇，英文專著一部，包括數據挖掘領域的頂級期刊和會議IEEE TKDE、ACM TIST、KDD、AAAI、IJCAI、WWW等，相關研究成果應用于阿里巴巴、騰訊、華為等公司。獲得ADMA2011/AMDA2018國際會議最佳論文獎、CCF-騰訊犀牛鳥基金及項目優秀獎，并指導學生獲得頂尖國際數據挖掘競賽IJCAI Contest 2015 全球冠軍。獲得北京市高等學校青年英才和師德先鋒等稱號。