CNCC｜图查询算法：发展、前沿与应用

CNCC｜图查询算法：发展、前沿与应用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】。报名及了解更多技术论坛信息请识别下图二维码进入CNCC2022官网。目前早鸟票限时优惠报名正在进行，抓住机会立享大幅优惠！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3gStore: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IEEETKDE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IEEETKDE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。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VLDBJournal(2017~2020)、大数据领域知名期刊IEEETransactionOnBigData（2020~）和KnowledgeandInformationSystems(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。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,VLDBJournal,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（AssociateEditor），ICDE2021领域主席（AreaChair），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。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、VLDBJournal、IEEETrans.TKDE、IEEETrans.TPDS等重要学术会议和期刊上发表CCFA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。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CCFA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CCFA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。CNCC是级别高、规模大的高端学术会议，探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势，展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果，搭建交流平台，促进科技成果转换，是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授JackDongarra，以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士及专家，还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是：算力、数据、生态。CNCC2022将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源，为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴。大会期间还将举办“会员之夜”大型主题狂欢活动，让参会者畅快交流，燃爆全场。如此盛会，岂能缺席！等你来，马上行动，欢迎参会报名！