在深夜的研究室里，我的电脑屏幕上缓缓展开了一个关于数据挖掘领域最为关注的话题：北京两大顶会CIKM 2019和ICDM 2019的召开。这些会议不仅是数据挖掘领域的盛宴，更是我们追求知识边界扩展、探索无尽可能的地方。

我，作为一名对这个领域充满热情的人，对这两个会议产生了浓厚兴趣。我知道，这些会议将汇聚全球最杰出的学者，其中包括我的偶像之一——韩家炜教授。这位传奇人物曾以其卓越的研究成果和独到的见解，让人印象深刻。

在这两次会议中，韩家炜教授分别就《From Unstructured Text to TextCube: Automated Construction and Multidimensional Exploration》（@CIKM2019）和《Embedding-Based Text Mining: A Frontier in Data Mining》（@ICDM2019）进行了报告。他提出了如何将海量非结构化文本转化为有用的知识的问题，并提出了一种称作异质网络（Heterogeneous Network）的方法，以及一种名为文本立方体（Multi-dimensional Text Cube）的结构化形式。

现实世界中的大数据之所以重要，是因为它们包含了丰富的信息，而这些信息往往以自然语言文本的形式出现。因此，将这些庞大的非结构化数据转换为有用的知识，是当前面临的一个重大挑战。传统的手工标签法虽然短期内可行，但却无法长远解决问题，因为它缺乏扩展性，而且对于动态变化且特定行业相关的大量文本来说尤其棘手。

韩家炜教授认为，我们可以借助于domain-independent 和 domain-dependent 的知识库来探索如何从无结构到有用。他提出了多个关键概念，比如BERT、Spherical Text Embedding等，这些都是他团队近期发表论文中所讨论过的问题。在他的指导下，他的一些学生也已经出版了几部书籍，如《Mining Structures of Factual Knowledge from Text》、《Multidimensional Mining of Massive Text Data》等，这些书籍详细阐述了他团队在这一领域取得的一系列成果。

尽管目前我们还只是站在这条康庄大道的小路上，但我相信，只要像韩家炜这样的领头人不断前行，我们就能逐步走向真理。在未来的日子里，我也希望能够加入到这样的研究当中，为实现从无结构到有用这一目标贡献自己的力量。