大数据面向异构自治的多源海量数据,旨在挖掘数据间复杂且演化的关联。大数据知识工程(BigKE)从大数据的HACE定理开始,从大知识建模的角度，旨在利用海量、低质、无序的碎片化知识来构建新型的知识生成和知识服务平台。不同于依靠领域专家的传统知识工程，BigKE除权威知识源以外，知识主要来源于用户生成内容(UGC: User-Generated Contents)，具有海量异质的特点，知识库需要自完善与增殖能力，问题求解过程根据用户交互进行学习。本报告介绍HACE定理、BigKE模型，从大数据到大知识的角度，分析和例证行业人工智能研发中的大知识服务。

 

吴信东，明略数据首席科学家和副总裁，美国路州大学计算与信息学院讲习教授，国家“千人计划”入选者、长江学者、IEEE Fellow、AAAS Fellow，国家重点研发计划重点专项项目“大数据知识工程基础理论及其应用研究”首席科学家。因为在数据挖掘及其应用领域的先驱性贡献（“for pioneering contributions to data mining and applications”），2012年获IEEE计算机学会技术进步奖。 KAIS (Knowledge and Information Systems) 期刊主编和TKDD (ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data)的联合主编，数据挖掘国际会议ICDM（IEEE International Conference on Data Mining）的创办人和指导委员会主席 。2005年1月至2008年12月，担任《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)两届主编。2014年获IEEE ICDM十年最有影响力论文奖和中国计算机学会优秀博士学位论文奖（导师）。