CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。
今天恰逢本年度CCF-腾讯犀牛鸟基金报名截止倒数第十天，还请您关注项目关键时间节点，选定申报命题后提前完成申报工作。
本篇文章将重点介绍2018年基金发布课题中有关大数据技术与区块链技术的部分，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。
您也可以查看往期内容，了解其它四个课题方向的详细信息：
点击☞ 机器学习，计算机视觉及模式识别
点击☞ 语音技术、自然语言处理
五、大数据技术专题
5.1 超大图上的分布式算法
网络社交产品拥有众多活跃用户和多模态的交流信息，同时也有着丰富的业务场景和问题。在如此巨大而异构的图上如何进行有效的数据处理，是一个重要的建模和算法挑战。在本项目中，我们将联合探讨在超大图上的分布式算法，流算法和随机抽样类算法的设计问题，将算法在实际数据中进行测试及运行，以帮助提高现有算法的时间和成本效率。
建议研究方向：
1） 针对社交网络中实际遇到的问题进行模型建立和问题抽象。
2） 设计、实现和验证大规模矩阵运算中的高效组合算法。
3） 设计、实现和验证关于超大图的数据库算法。
5.2 大规模推荐技术研究
大规模推荐算法是互联网场景中最重要的技术方向，从互联网广告，到新闻视频推荐，再到商品排序、金融理财建议等等，几乎所有互联网应用的核心都是链接（推荐）信息/商品/服务和人。针对十亿级别的用户，数亿规模的推荐候选，如何设计高效的推荐算法和技术框架，已成为互联网技术领域最火热的研究热点。
建议研究方向：
1) 大规模推荐算法框架，当前的主流框架是向量DNN 近邻检索。
2) 推荐场景的E&E问题。
3) 用户、推荐候选embedding向量表示。
4) 大规模DNN模型优化算法，支撑千亿至万亿级别样本的高效训练。
5.3 深度学习技术在互联网广告中的应用研究
在工业界，广告推荐作为一项课题，有着非常广泛的研究方向，也是大数据能直接带来收益的场景。深度学习技术、强化学习技术等在图像处理、自然语言理解、语音技术等领域的应用均取得了较大的进展。针对互联网广告特定场景，深度学习、强化学习等技术可应用在广告点击率、转化率预估，广告多媒体素材的理解，用户画像兴趣挖掘等方向。
建议研究方向：
1) 应用深度学习技术提升广告点击率预估，包含最新深入网络结构优化、损失函数优化、图像、文本等和广告点击联合学习等探索优化。
2) 强化学习在广告推荐中的应用，研究在广告推荐中的落地应用。
3) 多目标点击率联合预估优化，解决多目标点击率差异大、特征既有共享又有个性的联合学习优化。
4) 数据延迟反馈场景下点击率、转化率预估优化，及小曝光广告点击率、转化率预估准确率提升优化。
5) 广告多媒体素材（包括图像、视频）的文字检测与识别、特征表达、语义理解等，包括并不限于OCR识别及语意结合的理解，广告图像（视频）物体检测、广告图像（视频）tag提取。
6) 广告动态创意的生成和预估优化。
7) 应用深度学习技术进行用户画像，用户兴趣挖掘、文本主题topic优化。
5.4 利用神经网络的药物发现研究
利用深度神经网络（DNN）在大型药物治疗数据集上的训练将各种药物根据各自的分子结构、药理等数据进行治疗类别分类。进一步利用生成对抗网络（GAN）生成多样性的有机分子。这些都是在制药领域愈来愈热门的话题。同时，分类药物与生成分子的可解释性也是化学制药领域所需要关注的课题。
建议研究方向：
1) 通过深度神经网络对化合物进行分类模型搭建，验证在化合物性质分类任务上的有效性。
2) 通过生成对抗网络产生新的有机分子并做治疗分类预判。
3) 通过无监督式图网络对蛋白分子进行结构分析与分类模型搭建。
4) 构建可解释性网络，用来对新生成药物的药理及蛋白分子的性质提供一些量化的分析。
六、区块链技术专题
6.1 支撑海量服务的大规模联盟链架构研究
当前区块链平台有众多版本，有公有链的平台如比特币、以太坊等，也有联盟链的平台如FISCO BCOS、Fabric等，目前的区块链平台相对于传统分布式系统，在支持海量服务业务场景时，还存在诸多挑战。
建议研究方向：
1) 大规模节点参与的共识算法。
2) 跨链通信协议，包括同构链的跨链和异构链的跨链协议。
3) 可并行扩展的链架构。
4) 适合于区块链的网络拓扑模型以及传输协议。
5) 区块链的存储扩展方案。
6.2 基于FISCO BCOS区块链平台的性能优化
FISCO BCOS是金链盟推出的适用于金融场景的区块链联盟链平台，目前已经运用于多种业务场景，该平台在持续升级，提出下面相关研究课题，旨在性能方面进行深度优化。
建议研究方向：
1) 虚拟机的体系升级和性能优化。
2) 区块链世界状态树的存储访问性能优化，或者寻找更优模型。
3) 并行化交易处理模型的研究，例如DAG。
4) 硬件加速方案，包括密码学算法、并行计算等。
6.3 区块链上的安全问题和数据隐私问题
区块链是一个多方参与的分布式系统，区块链系统中每个参与方都有一份完整的账本。在许多业务场景中，各个参与方都很关注区块链系统网络的安全性、数据的隐私保护以及多方安全协作等问题，因此区块链上的安全和隐私是非常重要的研究课题。
建议研究方向：
1) 国密算法在区块链上的运用与优化（软硬件优化）。
2) 区块链上的密钥管理和恢复机制。
3) 基于零知识证明的隐私保护方案，零知识证明算法效率优化。
4) 阈值签名、群签名、环签名、盲签名等签名算法在区块链中的运用与实现。
5) 基于区块链平台的安全多方计算架构。
6) 基于量子的安全算法，抗量子的防御抵抗等。
7) 区块链中隐秘信道和安全信道的构建。
6.4区块链相关的理论模型构建与证明
区块链是一个全新的领域，以太坊作为区块链2.0的代表，其最重要的贡献就是提出智能合约的概念，但是如何保证合约的正确性是一个需要解决的问题。区块链场景中，其他诸如共识机制、随机数、测评体系等模型，也是当前未完全解决且很有挑战的课题。
建议研究方向：
1) 合约的形式化证明。
2) 不同共识机制的数学模型论证。
3) 区块链上的随机数生成模型。
4) 区块链平台测试体系与标准 。
至此，2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金发布的6个重点技术领域的相关课题就全部介绍完了，还请大家选定命题后抓紧时间申报，期待与大家在犀牛鸟相聚！
本年度基金申请截止日期为6月25日，请点击阅读原文，进入基金官方网址报名。
期待优秀青年学者加入！
