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程龚副教授、博士生导师,1984年生,2010年从东南大学获博士学位,2011年进入南京大学工作,2015年被聘为副教授,2017年入选江苏省“六大人才高峰”高层次人才,2020年获博导资格。主讲“图论与算法”、“计算机问题求解”等课程,2014年获国家级教学成果奖二等奖,2018年入选南京大学“我最喜爱的老师”。目前主要面向智能软件系统,研究语义网与知识图谱技术,研究主题包括语义搜索、数据摘要、智能问答等。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等资助的多个项目课题。在WWW、ISWC、TKDE等CCF-A/B类国际会议期刊上发表论文40余篇,获ISWC等国际会议最佳论文奖或提名奖6次,论文总引用2000余次。现任中国中文信息学会语言与知识计算专委委员、中国计算机学会系统软件专委委员、江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委副秘书长,担任过ISWC短文程序委员会主席等职务。

现阶段,主要研究以下3个具体问题:

  • 研发比Google Dataset Search更好用的数据搜索引擎,包括数据的检索、排序、摘要、浏览、推荐等;
  • 研究大规模知识图谱的搜索算法,包括图论中的经典问题Group Steiner Tree的高效近似算法等;
  • 研究复杂问题的自动求解方法,特别是神经网络与逻辑推理的混合方法,并应用于能解答高中地理试题的机器人。

写给学生#

欢迎加入Websoft研究组与我一起开展科研,请将个人简历(限1页)和成绩单通过电子邮件发给我,简历中应包括
  • 年级排名/总人数,可以是估计值;
  • 英语成绩,如六级、托福、雅思等;
  • 其它内容,可体现你的能力、经验、性格等。
请同学们分别留意以下事项
  • 保/考研:推免是我招收研究生的主要途径,偶尔也会招收特别优秀的考研同学。
  • 本科生进组:主要接收本系有望推免或有意出国读博的同学。
  • 出国推荐信:原则上只为在我指导下开展科研超过1年的同学提供推荐信。

主持项目#

  • 国家重点研发计划课题:知识关联与事件推理类问题求解关键技术与系统(2018YFB1005102),2019.05-2022.04
  • 国家自然科学基金面上项目:基于内容的语义网数据集搜索研究(62072224),2021.01-2024.12
  • 国家自然科学基金面上项目:基于语义Web的实体关联搜索方法与技术研究(61572247),2016.01-2019.12
  • 国家自然科学基金青年项目:面向语义Web的探索式搜索方法研究(61100040),2012.01-2014.12
  • 江苏省基础研究计划面上项目:语义Web数据的自动摘要方法(BK2012723),2012.07-2015.06
  • Royal Society - International Exchanges:SemKSG: Semantic Keyword Search over Graph Data(IES\R3\170313),2018.03-2019.03

主要论著#

授权专利#

  • 中文自然语言问句语义化的知识库自动问答方法(201610125710.6)
  • 一种搜索方法及系统(201210164223.2)
  • 一种领域本体构建方法及系统(201210017772.7)

学术兼职#

在以下组织担任职务#

  • 中国中文信息学会语言与知识计算专委会 委员
  • 中国计算机学会系统软件专委会 委员
  • 中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会 委员
  • 中国计算机学会大数据专委会 通讯委员
  • 江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委会 副秘书长
  • 江苏省计算机学会计算机软件专委会 委员
  • 江苏大数据联盟健康医疗专委会 委员

担任以下会议的主席#

  • ISWC 2019 短文程序委员会共同主席
  • JIST 2016 导课共同主席
  • CCKS 2017, 2020 顶会回顾(共同)主席
  • EYRE 2018-2020 共同主办人
  • SumPre 2015-2016 共同主办人

担任以下会议的领域主席或高级程序委员#

  • CIKM 2020-2021
  • IJCKG 2021
  • CCKS 2016, 2018, 2020

担任以下会议的程序委员#

  • WWW 2017-2022
  • ISWC 2013-2021
  • ESWC 2013-2014, 2017, 2019-2022
  • AAAI 2021-2022

担任以下期刊的客座编辑#

  • JoWS SI on Knowledge Graphs and Information Retrieval
  • NLPR SI on Information Extraction and NLP

主讲课程#

业余爱好#

内部#

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