近日，团队王治政博士、孙媛媛教授、杨志豪教授和林鸿飞教授共同完成的研究成果被数据挖掘顶级期刊IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering (TKDE)录用，TKDE被CCF列为A类期刊，由IEEE主办，主要出版方向为数据挖掘。实验室长期致力于大数据研究领域，被录用论文的题目和摘要如下：

题目：A Semantic Network Encoder for Associated Fact Prediction

摘要：语义网络是一种广泛存在的属性网络。基于语义网络的关联事实预测是挖掘网络中隐含知识的重要方式，可以探索事实间潜在的、有价值的内在逻辑关系。但是先前用于关联事实预测的方法更关注网络的拓扑特征，而忽略了语义信息的作用。为提升基于语义网络的关联事实预测，本研究提出了一种语义网络编码器。该编码器适应于多种形式的语义网络，能够对网络的拓扑特征和语义特征进行联合建模。同时，编码器内置了一种基于事实边界的词自组织方法，能够动态的融合同一事实的语义特征和拓扑特征，从而增强事实向量的信息表达能力。