CCF@U1058：CCF信息系统专委走进浙江工商大学

CCF走进高校第1058场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF信息系统专委、浙江工商大学承办的CCF走进高校活动，将于2024年4月18日在浙江工商大学召开，敬请关注。

时间：2024年4月18日（星期四）14:00-16:00

活动地点：浙江省杭州市钱塘区学正街18号，浙江工商大学（下沙校区）信息楼322

报告信息：

报告题目：数据库仿真（DBSimulation）系统实现：如何生成高仿真的数据库负载

报告摘要：随着数据库应用的复杂化，如何在众多数据库系统中选择更合适的产品，以及如何预测数据库在大规模数据环境下的稳定性和可靠性，成为数据库应用设计和选型的关键挑战。与此同时，我们发现在复杂工程技术设计中，仿真（Simulation）工具被广泛用来发现产品上的特性和问题。因此仿真技术也为我们解决上述数据库问题提供了新的思路，这也就是本报告的主题：数据库仿真（DBSimulation）。

与工程仿真类似，数据库仿真需要模拟真实的应用场景。数据库仿真的最核心的问题就是制造真实的场景和工作负载来保障仿真测试结果的可信度。我们针对应用真实数据和场景合成高仿真的场景和负载，以模拟真实环境下数据库产品的性能表现。本报告介绍了我们团队在数据库仿真这个方向上两年多的研究探索。我们从数据的中间表示方式出发，解决中间表示的通用性、可解释性、跨表能力以及隐私保护能力。同时我们提出了基于用户OLAP负载的查询扩增方法来生成大量高保真的查询负载以满足数据库在大规模数据环境下性能评测需求。我们团队已经架构和实现数据库仿真（DBSim）原型系统，然而在数据库仿真测试领域还存在诸多开放问题，我们强烈呼吁有兴趣的学者加入进来共同研究。

嘉宾简介：

秦建斌教授，国家青年特聘专家、深圳计算科学研究院研究科学家，深圳市“孔雀计划”海外高层次人才（B类）。近年在包括VLDBJ、TKDE、SIGMOD、KDD、SIGIR、AAAI等高水平论文40余篇，其中CCF-A类会议/期刊文章30余篇。作为项目/课题负责人承担了包括1项国家重点研发计划项目、1项广东省基础研究重点项目、1项广东省基础研究与应用基础研究项目、1项深圳市稳定支持计划项目和多项校企合作项目。担任TKDE、 VLDBJ、TODS等期刊的同行评议专家。曾获得ACM SIGMOD 2011 最佳论文提名并被邀稿ACM TODS，获得IEEE ICDE 2018 最佳论文提名并被邀稿IEEE TKDE，CISRO最佳论文奖，DASFAA最佳学生论文，提出了通用的鸽巢原理模型（GPH）和鸽圈原理（Pigeonring）等基础理论用于高性能的相似度查询系统。

报告题目：AI视角下子图搜索研究进展

报告摘要：图是构建和分析实体间复杂关系的天然模型，在知识图谱、信息传播、时空规划等领域大放异彩，然而其核心操作——子图搜索——是一个经典且挑战的问题，所伴随的极大开销使得该问题具有广阔的优化空间。本次报告分享AI视角下子图搜索的研究进展及潜在研究方向。报告首先介绍子图搜索的研究背景以及应用前景；接着，介绍其两类核心任务（子图计数、子图匹配）的研究进展，并着重介绍学习型子图计数的最新统一解决方案；最后，介绍子图搜索任务在AI视角下的未来研究方向。

嘉宾简介：

赵翔，国防科技大学教授、博导。教育部高层次青年人才，湖南省科技领军人才，军队高层次青年科技英才，中国科协青年人才托举工程资助对象，ACM SIGMOD中国新星奖获得者。从事大数据知识工程、图数据管理等方面的研究与应用，主持国家重点研发计划（青年科学家）、国家自然科学面上基金、湖南省杰出青年基金等重要科研项目10余项，出版专著1部，发表论文100余篇（ESI高被引论文2篇，国际会议论文奖4项），申请专利40余项。湖南省科技创新团队骨干成员，获评中国计算机学会自然科学二等奖、军队科技进步二等奖、中国指挥控制学会科技进步一等奖。中国计算机学会杰出会员、信息系统专委副秘书长、大数据专家委员会、数据治理发展委员会、数据库专业委员会执委，中国管理科学与工程学会理事。

报告题目：机器生成数据的高效压缩

报告摘要：数据压缩一直是数据管理领域的重要研究任务。尤其是在大数据时代，海量数据的存储管理为存储系统、应用带来了巨大挑战。本报告主要介绍我们最新在机器生成数据压缩方面的工作，研究工作针对机器生成数据的高性能压缩需求，提出了基于模式的压缩算法（PBC），它利用机器生成数据中的公共子序列来减少数据冗余度。与传统的基于数据块的方法不同，PBC算法对每条数据记录进行单独压缩，从而支持快速随机访问。该工作也被集成到实际生产系统，在压缩比和吞吐量方面都优于现有的压缩方法。此外，随着大语言模型的兴起，利用LLM来进行数据压缩的工作也被提出，本报告还将汇报我们在利用LLM进行数据压缩方面的探索。

嘉宾简介：

杨世宇，广州大学网络空间安全学院教授，大数据计算与智能研究所所长，入选人力资源与社会保障部“高层次留学人才回国资助”计划，广东省珠江人才计划青年拔尖人才，上海市青年科技英才扬帆计划，广州大学“百人计划”引进人才，CCF高级会员，CCF信息系统专委会常务委员，智慧交通分会常务委员，数据库专委会执行委员。担任CCF期刊Data Science and Engineering客座编辑，《计算机研究与发展》专题编委，多个国际顶级期刊、会议（IEEE TKDE，PVLDB 2023,ICDE 2022等）程序委员或审稿人。主要从事面向新型应用的大数据管理相关研究与教学工作，主要研究方向包括时空数据、图数据的高效管理及基于硬件的大数据计算加速技术研究等。研究工作获得了国家、省部级项目和企业合作项目支持，研究成果落地于蚂蚁集团并获得优秀应用项目奖。

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