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知识工程与社会计算研究室（Lab for Knowledge Engineering and Social Computing）.
研究方向：知识工程，智能科学与社会计算
相关学科：计算机科学，控制科学，生物医学工程，信息科学等
研究背景：21世纪的智能科学与认知科学、信息科学一起，已经成为科学研究的主流学科；对智能和人类社会的本质及其计算化的研究成为一个重要的方向。知识工程与社会计算主要由信息科学和社会科学交叉而成，涉及智能科学、网络与信息技术、控制科学、认知科学等众多研究领域；本实验室通过在信息科学和社会科学之间建立交叉研究，主要从人工智能和信息科学的角度，来研究和分析人类社会和自然界中的各种复杂机制和复杂现象等，并且将人类社会和自然界中的机制和智能原理引入到信息科学中从而提高信息系统的智能性、自主发育性和社会应用性等。
知识工程是以知识为研究对象的学科，主要研究如何用计算机来表示知识、刻画知识与分析知识，其提供了一种新的智能系统开发技术，是人工智能、数据库技术、数理逻辑、认知科学；心理学等学科交叉发展的结果。
社会计算是国际上近几年发展起来的交叉学科，并且已成为当今最活跃的研究领域之一。国际上许多著名研究机构都已开始大力进行这个方面的研究工作，譬如微软研究院，IBM研究院，加州大学，印第安纳大学等都成立了专门的社会计算实验室，京都大学等世界著名大学还成立了专门的社会信息学系。因此，本研究方向具有深厚的学术背景与很大的发展前景。
研究内容：
一．知识工程与学习科学：
通过数据仓库和数据挖掘等方法，探索学习科学特别是儿童发展的规律，实现对儿童情绪能力、学习能力、以及社会行为能力及其发展状态的正确和有效的评估和分析。目前主要进行以下几个方面的研究：1）数据仓库与数据挖掘理论研究；2）基于数据仓库与数据挖掘的儿童发展资源库构建研究；3）基于数据挖掘的网络成瘾与注意偏向关系的研究。
二.智能计算与复杂科学：
通过研究新的计算模型和方法来解决自然界中的复杂系统问题；通过借鉴引入自然界中生物的各种复杂机制和学习方法，提出新的计算机模型，提高计算机系统智能。目前我们主要进行以下几个方面的研究：1）大规模结构模块化环境中的群体智能（Swarm Intelligence）；2）人工生命系统与分形（Artificial Life Systems and Fractal)；3）心智与艺术认知（Mind & Art Cognition）。
三.社会计算：
通过研究新的计算模型和方法来解决社会行为中的复杂问题；通过借鉴社会行为中的各种复杂机制和学习方法，提出新的计算机模型，提高计算机系统性能。目前我们主要进行以下几个方面的研究：1）多Agents与人工社会系统（Multi-Agents, Artificial Social Systems）；2）社会网络（Social Networks)；3）万维网中的社会机制（Social Mechanism in WWW）。
四.智能科学与社会计算的交叉研究：
1）智能计算中的社会机制研究；2）智能计算模型在社会系统中的拓展和应用。
研究队伍
教授:蒋嶷川，副教授：柏毅，谢雪英，讲师：夏小俊，助教：周一峰，
研究生：高宇、杨洋、马佳、李佼、姚志鹏、桑飞、刘丽丽、王冬梅、周伟、孟海战、徐媛、冯天从
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