2013年8月10日开始，我参加了在大连举办的为期两天的KSEM会议。首先非常感谢雷老师能够给予我这次参加会议的机会，让我有机会参加和感受国际高级会议的气氛和风采，充分体现了实验室和老师“以学生为本”的办学理念和教育思想。此次会议之行感受良多，下面我就分享一下此次会议的收获和心得。
- Size-Constrained Clustering Using an Initial Points Selection Method
- 作者：Kai LEI， Sibo WANG， Weiwei SONG， Qilin LI
- 文章链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-39787-5_16
KSEM会议是人工智能方向下的会议，会议内容侧重于知识科学，知识工程和知识管理领域，同时也涉及到一些数据挖掘方面的东西。第一天听取了几个领域比较知名的学者的讲演，内容侧重于对数据的应用。顾基发老先生毕业于北大数学专业，是运筹学和系统工程方面的专家，曾经同钱学森和许国志开创了中国系统工程的研究与应用。他提出了如何从原始数据中逐步提取出智慧（wisdom）的概念和整个系统工程的框架。主要是逐层提取的过程，首先获取原始的数据（data），例如互联网的大数据，然后从数据（data）中提取出信息（information），再从信息（information）中提取知识（knowledge），最后从知识（knowledge）中提取出智慧（wisdom），从而使城市和世界进入智慧城市和智慧世界。然后又听取和学习了来自波兰和日本的教授在系统知识综合推理方面的学术报告。下午参加了主题为data mining的session，参加讲演的不多，加上我就两个人，一个是k邻近的分类，还一个就是我讲的聚类。
第二天主要听取了两位中国教授的学术报告，都是关于知识管理方面的报告。并参加了web knowledge 的session，都是关于如何从互联网信息提取出有用的knowledge的方法。
下面我将此次执行感受和心得总结如下：
- 要学会如何给不懂计算机的人讲明白你的想法，首先在准备讲的时候一定要认为，下面听的人都是不懂这个行业的人，由浅入深，这样才能吸引别人。这次的KSEM会议的主要形式就是，先是这个领域的专家做大的演讲，然后再分到下面小的session。从专家那里可以比较清楚的了解他在做什么，完成了什么，想法是什么样的，为什么要这么想。而到了session的时候，基本就是上来直接讲他的论文，听的时候有点无从下手，没有一个过渡的过程。所以如何做好演讲，一定要由浅入深。
- 要多和参会者多交流，这样才能知道整个领域大家都在研究什么，都在做什么，主要的方向是什么，要积极提问，不要害怕，坚持学术民主的风格。
- 英语的听说能力很重要，无论是听别人演讲还是自己提问或者交流都需要用英语，日本人和东欧人的英语听起来有点费劲。中国学者说的还是比较易懂的。
- 其他感想就是，这次会议安排比较人性化和周到，为与会者提供了茶饮，营造了轻松愉快的交流机会和环境。
最后希望我的这次会议感受能够为实验室的项目带来一些启发，以便其能够在雷老师地指导以及实验室的平台依托下，在自己的研究领域中更有创造性的进行下去。
－－－－王思博