2018年8月17日至19日， 16级袁凯琦同学在雷凯，沈颍老师指导下， 参加了在中国沈阳举办的KSEM 2018（The 11th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management)国际会议， 将实验室的成果在会议上展示并与来自全球的学者共同讨论。
国际知识科学工程与管理大会（KSEM）是知识科学相关领域领先的国际会议，是中国计算机学会推荐为C类会议，其议题主要包括知识科学（Knowledge Science）,知识工程（Knowledge Engineering）和知识管理（Knowledge Management）等三个方面，具有一定的国际影响力。该会议此次共收到投稿262篇投稿，其中仅有62篇被全文接收，接收率为23.6%，27篇以短文形式接收，接收率为10.3%，竞争较为激烈。
袁凯琦同学在本次会议上发表了一篇“MedSim: A Novel Semantic Similarity Measurein Bio-medical Knowledge Graphs”, 并做了oral汇报。
通过参加本次会议,了解了相关领域内最新研究进展，开拓了视野。通过做报告，认识到了语言表达与外语的重要性。通过与参会人员的交流，受到了很多启发。感谢互联网研发中心、雷老师和沈老师的资助。
下面是论文简介。
- 论文题目：MedSim: A Novel Semantic Similarity Measure in Bio-medical Knowledge Graphs
- 论文作者：Kai Lei, Kaiqi Yuan, Qiang Zhang and Ying Shen
- 文章链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-99365-2_43
论文简介：我们提出了一种基于权威的生物医学知识图和大规模语料库的新型予以相似性方法MedSim，用于研究抗生素治疗替代方案。文中中除了利用知识图谱的层次结构和语料库的信息外，MedSim还通过构建多维的医学特征向量来进行进一步解释医学特征。在实验结果评估方面，MedSim比其他语义相似性方法在由医生评分的528个抗生素对的数据集产生了统计学上显著的改进。此外，文章中还通过案例分析，探索MedSim在药物替代治疗方案和药物滥用预防方面的应用。
