随着信息技术的发展，尤其是互联网的发展，各个行业领域所积累的数据急剧增加。面对如此海量的数据，为了对其进行有效的利用，往往需要对其内容进行分析和标注，进而对其进行更为有效的组织、检索和挖掘。 本次学术报告会将围绕大数据处理技术，从大数据的基本原理、大数据检索技术，以及浪潮在大数据方面的工作和应用案例等方面展开深入讨论。 特约讲者：辛国茂，从北京大学毕业后一直从事大数据研究方面的工作。曾任职微软亚洲研究院，主要从事搜索引擎架构与互联网数据挖掘方面的研究与开发，期间参与设计和开发了微软必应搜索引擎；曾任职腾讯和土豆，负责腾讯搜索相关数据挖掘平台及算法的研发和土豆公司视频广告平台、视频搜索平台的研发工作。现在浪潮电子信息产业股份有限公司，面向几个重点行业负责大数据平台应用研发工作。 报告提要：随着人类社会全面进入信息时代，数据成为与水、石油同等重要的战略资源。通过挖掘海量数据，能够使政府和企业的运行决策建立在更加科学的依据基础上，提高决策效率、危机应对能力和公共服务水平。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。所以，利用大数据平台进行处理分析这些巨量数据至关重要。报告将介绍当前主流的大数据平台技术、浪潮大数据一体机及相关案例。 特约讲者 许信顺，2002年于山东大学计算机科学与技术学院获硕士学位，2005年于日本Toyama University获博士学位。2005年加入山东大学计算机科学与技术学院，被聘为副教授；2010年晋升为教授。教育部新世纪优秀人才支持计划入选者。现为山东大学计算机科学与技术学院教授、计算机软件与理论研究所所长，机器学习与媒体分析学科带头人。2013－2014年度中国计算机学会青年科技论坛济南分论坛副主席，中国人工智能学会机器学习专业委员会委员，中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会通讯委员。 报告提要 为了对海量数据进行有效的利用，往往需要对其内容进行分析，或者进行语义标注，进而对其进行更为有效的组织、检索和挖掘。对该类数据进行检索时，由于数据噪声的存在，往往使检索的结果不够理想。因此，需要对检索的初步结果进行重排序，从而向用户提高更为有效的检索结果。所以，该类数据的语义标注和检索重排序成为当前重要的研究问题。报告将介绍近期针对这些研究问题的相关研究成果。尤其将重点介绍基于机器学习的该类数据标注和重排序方法。