专题论坛 | 时空知识图谱与地理大模型(SpatialDI2024)-程序员宅基地
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ACM SIGSPATIAL中国分会致力于推动空间数据的研究范式及空间智能理论与技术在时空大数据、智慧城市、交通科学、社会治理等领域的创新与应用。为进一步促进空间数据智能研究的理论发展与应用，交流相关领域的新理论、新问题、新方法，ACM SIGSPATIAL中国分会创办了空间数据智能学术会议（SpatialDI）。分会将于2024年4月25日-27日在南京举办第五届空间数据智能学术会议（SpatialDI 2024）。欢迎从事相关领域的专家、学者、学生和企事业代表莅临与会！
本期重磅推出SpatialDI 2024专题论坛：时空知识图谱与地理大模型
论坛简介
地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战。知识服务逐渐成为地理信息应用的新模式。地理时空知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能，与当前如火如荼的基础模型相结合，提高地理发现与地理研究成效，提升地理空间信息搜索与智能问答质量。本论坛将聚焦地理时空知识图谱与地理大模型，分享业界研究进展，讨论时空知识图谱和地理大模型研究的关键科学问题与技术瓶颈，并结合应用实践，介绍时空知识图谱与大模型在地学领域的应用案例。
论坛主席
陆锋
中国科学院地理科学与资源研究所 研究员
陆锋，博士、研究员、博士生导师，所学术委员会委员，学位评定委员会委员，兼任国家空天技术领域中长期科技创新规划专家组成员、国家重点研发计划“地球观测与导航”重点专项专家组成员、国家电子政务专家委员会委员、中国地理信息产业协会地理信息科学理论与方法委员会主任、中国卫星导航定位协会室内导航定位委员会副主任、中国测绘学会智慧城市工作委员会副主任、福建省人民政府顾问团成员、《地球信息科学学报》执行主编、中国科学院大学岗位教授等。研究兴趣包括地理空间智能、轨迹数据挖掘、文本挖掘与知识图谱、导航与位置服务技术、交通地理信息系统等。近年来承担国家重点研发计划、国家自然科学重点基金、中国科学院战略性科技先导专项项目等。发表学术论文280余篇；获得发明专利授权20余项；获得国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖6项、二等奖2项。2020年获得中国智慧城市领军人物奖，2020和2022年获得中国科学院优秀导师奖，2021年和2023年获得中国科学院大学领雁奖章。
乐松山
南京师范大学 副教授
乐松山，博士、硕士生导师，南京师范大学地理科学学院副教授、科研副院长。主要从事泛在地理信息资源挖掘、智能化地理场景建模、虚拟地理环境等研究工作。在IJGIS、JoH、IJDE、EMS等SCI期刊发表论文60余篇，授权发明专利18项。获高校GIS新锐奖、地理信息科技进步特等奖/一等奖/二等奖、中国地理科学十大研究进展、华夏建设科学技术奖二等奖等奖项。担任国际数字地球学会中国国家委员会虚拟地理环境专业委员会秘书长、中国农学会农业信息分会委员，担任Environmental Modelling & Software期刊编委、Frontiers of Earth Science期刊副主编、Big Earth Data期刊Topic Editor。
论坛报告清单
论坛讲者
知识增强大模型：机遇与挑战
/ 陈华钧/
浙江大学 教授
报告简介
大型语言模型与知识图谱都是表示和处理知识的技术手段。大模型知识覆盖广泛、语言理解能力强，但训练代价大、幻觉问题突出；知识图谱正确可靠，逻辑推理能力强，但规模扩展难、不容易泛化迁移。本报告首先分析了大模型与知识图谱的优缺点，然后从知识增强预训练、知识增强提示学习、知识检索增强、知识增强幻觉抑制与知识编辑、知识增强超级对齐等方面探讨了知识图谱对于增强大模型能力的技术和方法，最后从大型知识模型的视角展望了知识图谱与大模型的未来融合发展趋势。
报告人简介
陈华钧，浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，主要从事知识图谱、自然语言处理、人工智能等领域的研究工作，在Nature Machine Intelligence、Nature Communications、NeurIPS、ICML、ICLR、IJCAI、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、Proc. IEEE等国际人工智能会议或学术期刊上发表多篇论文。牵头发起中文开放知识图谱OpenKG，主持构建阿里巴巴藏经阁知识引擎。曾获国际语义网会议ISWC最佳论文奖、国际知识图谱联合会议IJCKG最佳论文奖、浙江省科技进步二等奖、教育部技术发明一等奖、中国中文信息学会钱伟长科技奖一等奖、阿里巴巴优秀学术合作奖、华为优秀技术合作项目奖、中国工信传媒出版集团优秀出版物一等奖等。担任浙江省数智科技研究会副会长、中国人工智能学会知识工程专委会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任、Elsevier Big Data Research主编等学术服务工作。入选全球前2%顶尖科学家榜单（人工智能领域），浙江省有突出贡献中青年专家，浙江省高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才。
顾及复杂时空特征及关系的地学知识图谱自适应表达模型
/ 诸云强/
中国科学院地理科学与资源研究所 研究员
报告简介
地学知识图谱可以将各类地学知识组织成计算机可理解、可计算的语义网络，是地学知识有效的组织和服务方式，已经成为地学研究的热点和前沿。地学知识包含众多的学科领域知识，具有多尺度、多粒度、多维度等复杂的时空特征及关系，因此，建立符合地学知识特点的地学知识图谱表达模型，是地学知识图谱构建与应用的基础和前提。针对现有知识图谱表达模型采有固定元组，难以充分表达复杂时空特征及关系的问题，本文首先对地学知识分类、地学知识时空特征及关系进行了系统分析，在此基础上，提出了顾及复杂时空特征及关系的地学知识图谱自适应表达模型。该模型在统一时空本体的约束下，基于地学知识的时空关联度，采用不同元组对不同类型的地学知识进行自适应表达。通过该模型，不仅可实现地学知识的高效表达，避免时空特征表达的隔裂，提升地学知识的检索精度和效率，还可以通过时空本体，实现时空信息的统一对齐转换与计算推理。
报告人简介
诸云强，博士、博士生导师，中国科学院地理科学与资源研究所研究员、学术委员会委员，中国科学院关键技术人才、中国科学院特聘研究岗位人员，国家重点研发计划项目（群智协同时空知识图谱与知识服务）首席科学家。兼任中国地理学会地理大数据工作委员会副主任、中国测绘学会智能化测绘工作委员会副主任、全国地理信息标准化技术委员会委员。长期从事地球系统科学数据共享、地理空间数据本体、时空知识图谱与知识服务等研究。获得国家科技进步二等奖、河南省科技进步一等奖、地理信息科技进步奖特等奖、联合国信息社会世界峰会奖等多项科技奖励。
数据驱动的地学知识图谱
/ 甘小莺/
上海交通大学 教授
报告简介
大数据时代，科学数据的快速增长推动了数据驱动的地学知识发现。以知识图谱为代表的人工智能技术实现了从文献中对地学知识的结构化抽取与关联。更进一步，FAIR原则倡导下的数据开放共享促进了碎片化地学数据的时空融合。本报告介绍数据驱动的地学知识图谱实践与经验，基于海量文献数据构建亿级规模的地学知识图谱GAKG，链接百万开放科学数据的数据巡航系统DataExpo，以及在系列地学领域的交叉应用案例。
报告人简介
甘小莺，上海交通大学教授、博士生导师，智能物联网研究中心副主任，上海交通大学晨星学者。长期从事物联网群智计算、时空计算、信息挖掘等研究工作，研究成果发表在KDD，ICLR，WWW，INFOCOM，CIKM，ICDM等国际会议。先后主持国家自然科学基金面上/青年课题，国家重点研发计划课题等。获2019年IEEE WCSP国际会议十周年优秀论文奖，2012年上海市技术发明二等奖、2017年上海市科技进步三等奖、2023年上海交通大学教书育人奖。
“数据-知识-模型”协同的智能化地理建模
/ 秦承志/
中国科学院地理科学与资源研究所 研究员
报告简介
介绍报告人近年来在智能化地理建模方面的一些方法研究工作和思考。这些研究工作主要是针对实际应用建模中面临的一系列方法学问题，以地理建模领域知识（尤其是应用适配性知识）的有效利用为核心思路设计的一系列“数据-知识-模型”协同的智能化地理建模方法，旨在有效降低实际应用中非专家用户的地理建模难度、同时保障所建模型的准确性。
报告人简介
秦承志，中国科学院地理科学与资源研究所研究员、博士生导师，国家自然科学优秀青年基金获得者。研究方向为流域分析与模拟的智能计算，所设计的地形分析算法已被ArcGIS、SAGA等GIS软件实现为空间分析基础算法。担任中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会秘书长、Geomorphometry国际协会执委会委员、iEMS国际协会理事、《Transactions in GIS》编委、《地理研究》编委等学术职务。现正作为课题负责人参加十四五重点研发项目“地理空间智能核心技术与软件系统”的研发工作。
道路网结构的GNN表示能力初探
/ 杨剑/
信息工程大学 讲师
报告简介
道路网作为一类基础地理要素，学习其有效表示是GeoAI研究的重要议题。近年来，基于图神经网络的道路网建模已在多个道路网分析任务中取得优异性能。但是，现有方法多关注特征工程、深度学习新架构的直接迁移，对要素空间关系显式建模能如何影响GNN学习效果、道路网结构的GNN表示能力研究不足，没能充分利用图神经网络的表示学习能力。报告以多源道路网匹配任务为例，讨论采用空间显式建模改进GNN邻域聚合的初步设计，并在真实道路网数据实验上验证该方法对传统GNN性能的显著提升效果。为理解空间显式设计对道路网结构图表示的影响，从图嵌入结构和嵌入路网结构两方面，探讨了设计改进对图表示能力的作用，为进一步研究道路网GNN建模提供了新视角。
报告人简介
杨剑，博士，信息工程大学地理空间信息学院讲师，长期从事众源地理空间数据智能分析与制图服务相关研究工作。近5年主持并参与国家重点研发计划项目子课题、国家自然科学基金重点项目、面上项目与青年项目等科研项目7项，在Journal of Transport Geography, Transactions in GIS, Remote Sensing等国际期刊和AAAI, ICRA, ICC等国际会议上发表学术论文30余篇，发明专利受理4项，软著3项，担任IJGIS, CEUS, TGIS等国际期刊审稿专家，国际数字地球学会中国国家委员会虚拟地理环境专业委员会委员、国际制图协会基于位置服务专业委员会会员。
地理大模型与泛在地理场景建模
/ 乐松山/
南京师范大学 副教授
报告简介
以大语言模型为代表的新一代人工智能呈现出了强大的知识编码、任务推理和多模态语言理解能力，为发展能够理解区域地理环境、解决区域地理问题、支撑区域决策分析的“区域机器智能自主体”带来了新的契机。在大语言模型持续演进的背景下，构建区域机器智能自主体的关键在于如何将人类专家所积累的各类建模数据、分析模型和交互工具有序聚合到大语言模型中。针对此，报告人从地理场景建模与模拟的角度，对泛在地理数据的挖掘和主题信息的聚合方法展开研究，通过融合地理分析模型和大语言模型，构建兼顾数据、知识、分析模型和交互工具的地理大模型平台，探索其在典型区域建模分析方面的应用。
报告人简介
乐松山，博士、硕士生导师，南京师范大学地理科学学院副教授、科研副院长。主要从事泛在地理信息资源挖掘、智能化地理场景建模、虚拟地理环境等研究工作。在IJGIS、JoH、IJDE、EMS等SCI期刊发表论文60余篇，授权发明专利18项。获高校GIS新锐奖、地理信息科技进步特等奖/一等奖/二等奖、中国地理科学十大研究进展、华夏建设科学技术奖二等奖等奖项。担任国际数字地球学会中国国家委员会虚拟地理环境专业委员会秘书长、中国农学会农业信息分会委员，担任Environmental Modelling & Software期刊编委、Frontiers of Earth Science期刊副主编、Big Earth Data期刊Topic Editor。
SpatialDI 2024精彩预览
议程概要
专题信息
生成式AI与空间数据智能
专题主席
郭旦怀 （北京化工大学）
张 丰 （浙江大学）
时空知识图谱与地理大模型
专题主席
陆 锋 （中国科学院地理科学与资源研究所）
乐松山 （南京师范大学）
数字孪生与智慧城市
专题主席
李 勇 （清华大学）
乐 阳 （深圳大学）
政府时空大数据与数据治理
专题主席
沈体雁 （北京大学）
王少华 （中国科学院空天信息创新研究院）
应急减灾与可持续发展
专题主席
张 辉 （清华大学）
王福涛 （中国科学院空天信息创新研究院）
空间人文与社会地理计算
专题主席
秦 昆 （武汉大学）
谢 幸 （微软亚洲研究院）
时空数据管理与分析
专题主席
高云君 （浙江大学）
李 响 （华东师范大学）
遥感影像智能处理与分析
专题主席
杨沛琦 （南京师范大学）
罗甫林 （重庆大学）
空间计算新星优博论坛
专题主席
潘 晓 （石家庄铁道大学）
郑渤龙 （华中科技大学）
组织架构
名誉主席
吕 建 （南京大学）
周成虎 （中国科学院地理科学与资源研究所）
指导委员会
孟小峰 （中国人民大学）
高云君 （浙江大学）
刘 瑜 （北京大学）
孙广中 （中国科学技术大学）
吴华意 （武汉大学）
谢 幸 （微软亚洲研究院）
大会主席
袁林旺 （南京师范大学）
丁治明 （中国科学院软件研究所）
裴 韬 （中国科学院地理科学与资源研究所）
程序委员会主席
张雪英 （南京师范大学）
郭旦怀 （北京化工大学）
桂志鹏 （武汉大学）
陈龙彪 （厦门大学）
本地组织委员会主席
董卫华 （北京师范大学）
许建秋 （南京航空航天大学）
胡 迪 （南京师范大学）
宣传主席
金培权 （中国科学技术大学）
吴 浩 （华中师范大学）
出版主席
郑渤龙 （华中科技大学）
张春菊 （合肥工业大学）
赞助主席
关庆锋 （中国地质大学（武汉））
吴 亮 （中地数码集团）
产业主席
郑冠杰 （上海交通大学）
杜小平 （中国科学院空天信息创新研究院）
专题论坛主席
张 丰 （浙江大学）
陈 超 （重庆大学）
论文评选主席
乐 阳 （深圳大学）
王丽珍 （云南大学）
海外联络主席
叶信岳 （美国德州农工大学）
汪富生 （美国纽约州立大学石溪分校）
注册主席
任 娜（南京师范大学）
会议注册
诚挚邀请各位学者注册参会！所有参会人员须通过在线注册系统(https://spatialdi2024.baibuhz.com/index/user/login.html)或扫描下方二维码注册（要求每篇录用论文至少须有一位作者注册）。
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缴费方式
支付方式一：支付宝扫码支付（支持信用卡付款）
扫码支付时请备注“SpatialDI2024+单位+姓名”
支付方式二：银行转账
通过银行转账支付，相关信息如下
户 名：杭州百步会展服务有限公司
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现场支持现金或刷卡(支付宝、微信、信用卡/借记卡，含公务卡)。
特别提醒：线上或转账缴费后请将支付凭证截图发送到邮箱：[email protected]，大会将开具相应的会议注册费发票。
说明：本会议会务费收取及发票开具工作委托杭州百步会展服务有限公司负责。
注册缴费联系人：
任娜（南京师范大学）
联系电话：13611578959
张玲华（杭州百步会展服务有限公司）
联系电话：15167168062
酒店预订
住宿酒店及价格
酒店预订
扫描下方二维码或通过在线注册系统链接（https://spatialdi2024.baibuhz.com）在注册时预订。
酒店预订联系人：
吴林林（杭州百步会展服务有限公司）
联系电话：15257158884
赵经理（南京玄武苏宁诺富特酒店）
联系电话：15505559536
周文娟（南京师范大学）
联系电话：13073418805
说明：由于本次会议参会人数较多，会务组不安排接送，请各参会人员自行前往参会酒店。
历届会议
SpatialDI 2023
第四届中国空间数据智能学术会议SpatialDI 2023在南昌成功举办
SpatialDI 2022
第三届中国空间数据智能学术会议SpatialDI 2022在武汉成功举办
SpatialDI 2021
SpatialDI 2020
2020 ACM SIGSPATIAL中国空间智能学术年会网络会议成功举办
OpenKG
OpenKG（中文开放知识图谱）旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包，并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。
点击阅读原文，进入 OpenKG 网站。
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