谢靖，男，2009 年毕业于北京邮电大学，获硕士学位；2009 年进入中国科学院文献情报中心工作。2016 年伦敦帝国理工数据科学研究所访问学者。现任中国科学院文献情报中心信息系统与知识计算中心部门副主任，情报学专业硕士生导师。先后承担科技部、中国科学院、文献情报中心等多个项目的研究工作，公开发表学术论

文 20 多篇。正在开展的“科研知识图谱构建”，“大数据知识发现”，“大数据可视化”，“基于学术画像的精准信息服务”相关研究，已经取得了预期成效，并形成了知识发现、知识图谱、多维索引的方法体系。目前，正在主持中心“一三五”突破项目“分布式大数据知识发现服务平台建设”、NSTL 基于用户行为的“用户学术画像系统建设”等。

主要研究方向为大数据技术和智能信息处理。大数据+人工智能环境下，随着网络信息技术云计算、语义网、机器学习以及智能计算等技术的迅速发展，在科研活动中，从科研主体、研究过程、科研事件、项目数据、科研成果等全过程中，都产生了大量的科研大数据。并且以网络科技信息、科技活动资讯、科研论文为代表的文献数据都呈现出了急剧增长与持续爆发背景下，如何利用大数据技术理论方法体系实现文献情报数据的分布式存储、知识计算结合当今开放的机器学习技术，创建有效的学习模型与工具，发现数据异常，识别数据特征，让机器自动认知知识、学习知识、理解知识对于科技创新、行业经济发展方向、指标性分析预测都起着重要的支撑作用。利用高性能智能计算环境、借助文献中心科技大数据知识图谱的积累、结合知识可视化等技术，在未来构建数据密集型的新型科研方法，面向知识服务、情报决策研究、产业技术分析与预测等服务领域的实践与应用中具有重要的现实意义。在文献中心大数据+机器学习的培养环境下，该研究方向肩负着科研决策与产业经济发展、重大科技创新的核心引擎的重大使命，致力于大数据汇集与分析、智能化信息处理技术研究、科技数据的智能分析与解决方案建设，并以互联网发展思维构建新型的、智能的知识应用服务平台。

联系邮箱：xiej@mail.las.ac.cn