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CNCC|图查询算法:发展、前沿与应用

阅读量:487 2022-11-02 收藏本文

CNCC|图查询算法:发展、前沿与应用

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CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办,今年CNCC技术论坛数量达到122个,内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月10日举行的【图查询算法:发展、前沿与应用】。


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图查询算法旨在图数据中查找到满足指定条件的图要素,是图数据管理系统与图计算引擎的核心算法,也是支撑海量知识图谱高效应用的关键技术。图查询算法既包括经典的子图匹配、路径查询,又包括k-core、k-truss等较新的图挖掘算法。图查询算法已应用到社交网络、金融风控、生物医药等领域。本论坛将邀请长期从事图查询算法研究的专家学者,全面介绍各类图查询算法的理论基础、发展脉络、前沿进展与应用场景,聚焦图查询算法在当前大数据、云计算、海量知识图谱需求背景下的挑战问题,从而为观众了解图查询算法的基本原理与发展历史,为相关研究者探讨图查询算法的最新前沿,为相关实践者落地图查询算法的最新应用,搭建一个交流平台。


论坛安排


顺序

主题

主讲嘉宾

单位

1

图计算发展的回顾及展望

林学民

上海交通大学

2

高效大图数据近似计算

马帅

北京航空航天大学

3

gStore: 基于子图匹配的开源图数据库系统

邹磊

北京大学

4

分布式大图数据处理架构与算法

袁野

北京理工大学

5

凝聚子图查询:模型与算法

袁龙

南京理工大学


Panel环节

全部主讲嘉宾



论坛主席


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王鑫

CCF信息系统专委会秘书长

天津大学人工智能学院 副院长,智能与计算学部 教授


CCF杰出会员、国家重点研发计划项目负责人、教育部重点领域教学资源及新型教材建设项目专家组成员、知识工程课程群虚拟教研室带头人、《计算机工程与应用》副主编、KBS、BDR、DSE编委。在国内外重要期刊和会议发表学术论文100余篇,曾获天津市科学技术进步一等奖。主要研究方向:知识图谱、图数据库、大数据处理。


论坛共同主席


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杨世宇

广州大学网络安全学院 教授


大数据计算与智能研究所所长。广州大学“百人计划”引进人才。CCF信息系统专委执行委员、数据库专委执行委员,中国中文信息学会大搜索专业委员会委员。CCF刊物DSE 客座编辑,数据库领域顶级期刊 IEEE TKDE 等多个国内外期刊审稿人,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,新型数据库关键技术及基于硬件的大数据计算加速技术研究等。


报告及讲者介绍


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林学民

上海交通大学安泰经济与管理学院数据与商务智能系 讲席教授/系主任


数据库领域国际知名的学者,他是IEEE会士(FIEEE)及欧洲科学院院士(MAE),曾任IEEE TKDE杂志的主编。林教授的研究领域包括图数据库、分布式数据库系统、数据挖掘、空间数据库系统和数据流等。他在顶级会议和期刊包括SIGMOD、VLDB、KDD、ICDE、TODS、VLDBJ和 TKDE发表了200余篇论文,被引用近两万次。


报告题目:图计算发展的回顾及展望


图在大数据领域是一种重要的数据组织方式,被用于建模具有复杂连接性的数据,并在各种应用场景中有广泛的应用。在过去的十年里,学术界和工业界在图数据分析和管理方面投入了非常多精力。本报告将介绍图计算领域的一些典型应用场景,图计算发展的一些回顾及展望。

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马帅

北京航空航天大学计算机学院(首批) 长聘教授


双博士(北京大学'2004,爱丁堡大学'2011), “大数据科学与工程”国际研究中心主任,军科委163-15-02项目专家组成员,CCF数据库专业委员会常委、大数据专家委员会委员。主要研究方向为大数据、数据库理论与系统等。研究工作持续发表在数据库、数据挖掘、人工智能、计算机理论与系统等国际顶级期刊和会议,发表100余篇高水平论文。数据库领域顶级期刊VLDB Journal (2017~2020)、大数据领域知名期刊IEEE Transaction On Big Data(2020~)和Knowledge and Information Systems (KAIS)编委。2010年获得数据库领域国际顶级会议VLDB唯一最佳论文奖、2017年获电子学会科学技术特等奖、2019年获国家杰出青年科学基金(国家杰青)、2019年ICDM候选最佳论文、2021年获国际知名会议ICA3PP杰出讲者。


报告题目:高效大图数据近似计算


图数据表达能力较强,成为工业界和学术界共同的重点关注之一。本报告将介绍高效大图数据计算的一种主要方法,近似计算(包括查询近似和数据近似),通过案例来介绍相关方法的思想。最后,讨论近似计算的潜在研究方向。

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邹磊

北京大学王选计算机所 教授


大数据分析与应用技术国家工程实验室(北京大学)知识集成和智能决策中心主任;国家自然科学基金(NSFC)优秀青年基金获得者,曾获教育部自然科学二等奖(“大规模图结构数据管理”,排名第一)。邹磊教授的研究包括图数据库,知识图谱,尤其是基于图的知识图谱数据管理,面向知识图谱的自然语言问答,面向图计算的硬件加速器设计;他已经发表了50余篇发表在计算机领域的顶级国际学术期刊和会议(CCF-A)上,包括SIGMOD, VLDB, ICDE, TODS, TKDE, VLDB Journal, AAAI等。邹磊教授曾主持中国自然科学基金(NSFC)优秀青年基金,自然科学基金重点基金、国家重点研发计划课题等。另外,邹磊教授还获得了英国皇家学会的牛顿高级访问学者基金的资助。担任数据库领域顶级期刊TKDE编委(Associate Editor),ICDE 2021领域主席 (Area Chair),SIGMOD,VLDB等会议的程序委员会委员等。


报告题目:gStore: 基于子图匹配的开源图数据库系统


不同于关系数据库,图数据利用点和边来显式地表达实体与实体之间的语义关联,更加适合例如像知识图谱和多源数据融合等场景。本次报告,结合我们十余年研发的面向知识图谱的图数据库系统gStore的实践,介绍图数据库中基本原理,系统架构设计,尤其是针对子图匹配的查询优化方法和查询引擎设计,分布式系统架构等;并基于此,讨论图数据库系统设计的重点和难点技术。

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袁野

北京理工大学计算机学院 教授


国家杰青和优青基金获得者。主持国家自然基金重点项目,科技部重点研发项目。曾获中国电子学会自然一等奖,教育部和辽宁省科技进步一等奖、全国优秀博士论文提名奖、CCF优秀博士论文奖。袁博士是CCF数据库专业委员会常委、大数据专家委员会委员、CCF高级会员,IEEE、ACM高级会员。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学访问学者。主要研究方向为大数据管理与分析(包括图数据管理、众包数据管理、不确定数据管理、数据隐私保护等)。在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、IEEE Trans. TKDE、IEEE Trans. TPDS等重要学术会议和期刊上发表CCF A类论文90余篇。


报告题目:分布式大图数据处理架构与算法


大图数据广泛应用于社交网络、人脑网络、知识图谱、物联网络等领域。支撑这些应用的主流系统是分布式大图数据处理架构。为此,本报告首先介绍当前主流的分布式图处理架构;其次介绍分布式大图联邦和其跨域计算的处理框架;最后介绍基于分布式图架构的大数据定价与交易平台。

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袁龙

南京理工大学计算机科学与工程学院 教授


新南威尔士大学博士,CCF信息系统专委执行委员,长期从事大数据管理与分析, 尤其是大规模图数据管理与分析方面的研究。近年来,在VLDB、ICDE、WWW、VLDBJ、TKDE等国际重要会议/期刊发表论文30余篇,其中以第一/通讯作者身份发表中国计算机学会CCF A类论文16篇。主持国家自然科学基金1项,其他科研项目3项。多次受邀担任CCF A类国际会议程序委员会委员或期刊审稿人。


报告题目:凝聚子图查询:模型与算法


凝聚子图是图中满足某种凝聚度条件的子区域。凝聚子图查询旨在计算出给定查询条件的凝聚子图,被广泛应用于社区发现、Web分析、图可视化、蛋白质功能预测等多个领域,是图计算与分析中的一个重要研究课题。本报告将根据凝聚子图查询研究的发展历程,系统介绍凝聚子图的代表性模型 (clique, k-core, k-truss, k-ecc, k-nucleus),重点阐述凝聚子图查询高效处理算法,尤其是针对大数据海量、高速、多样等特性而提出的各类查询处理优化技术,最后给出简要总结并探讨凝聚子图查询未来发展趋势。


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