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时 间:2019年7月3日(周三)13:00-15:25
地 点:石麟大楼SL602会议室
会议议程:
13:00-13:45 《度量空间索引与查询技术研究》 陈璐:博士
13:50-14:35 《时空数据库系统 》 姚斌:博士,副教授、博士生导师
14:40-15:25《批流混合轨迹大数据管理与分析》 高云君:教授、博士生导师
欢迎广大师生前往参加。
附:报告摘要和报告人简介
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2019年7月1日
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报告题目一:度量空间索引与查询技术研究
时间:7月3日13:00-13:45
地点:石麟SL602会议室
报告摘要:随着计算机、互联网、通信以及定位技术的快速发展,人们获取、存储和传输数据的能力日益增强。大数据具有三大特征:规模(Volume),速度(Velocity)和多样(Variety)。规模是指数据量非常大;速度表示数据输入和输出的速度非常高;多样性表明数据类型和来源非常广泛。现有工作为解决大数据的规模和速度特征进行了大量研究,但很少关注大数据的多样性。为了处理各类异构数据,可以借助于度量空间。度量空间是一种通用模型,只要数据间距离度量满足三角不等式,就可以表示任何类型的数据。因此,基于度量空间模型,可以开发统一的解决方案以处理各种异构数据类型。本报告中,汇报人将系统性地介绍度量空间索引与查询处理技术,主要包括度量空间索引结构,度量空间查询处理和度量空间查询结果可用性。
报告人简介:
陈璐,女,1989年11月生,于2016年6月获浙江大学计算机科学与技术专业工学博士学位,而后在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院做博士后研究,2017年10月入职丹麦奥尔堡大学计算机科学系,并担任Assistant Professor(助理教授)。研究方向为数据库和大数据管理与分析,已在国内外顶级/重要学术期刊或会议VLDBJ、TKDE、SIGMOD、VLDB、ICDE、SIGIR等发表论文34篇,其中中国计算机学会(CCF)推荐A类国际期刊或会议论文21篇,授权/实质性审查专利9项,出版中文学术专著1部,并获ICDE 2019优秀论文(One of the Best Papers)、APWeb-WAIM 2018最佳论文奖、2017年CCF优秀博士学位论文奖、2016年浙江省优秀博士学位论文提名论文、ICDE 2015(One of the Best Papers)等。现/曾担任WWWJ等SCI期刊专刊特邀编辑,VLDBJ、TKDE、TMC、Information Sciences、GeoInformatica等10余个国内外顶级/重要学术期刊评审专家,IEEE ICBK 2019宣传共同主席,MDM 2019博士论坛共同主席,WISE 2017出版主席,SIGMOD、VLDB、ICDE、CIKM、DASFAA等20余个顶级/重要国际学术会议程序委员会委员/评审员。
报告题目二:时空数据库系统
时间:7月3日13:50-14:35
地点:石麟SL602会议室
报告摘要:海量的空间数据无处不在,很多LBS应用需要对空间数据快速分析。然而,传统的空间数据库(如Oracle Spatial)和分布式空间数据分析系统(如Hadoop GIS)一般是基于磁盘的,因此高昂的CPU代价会成为系统的瓶颈。同时,现有的分布式内存查询分析引擎(比如Spark SQL)底层系统无法对空间操作查询计划进行优化,因此对海量数据不具有良好的扩展性。针对以上问题,我们设计并实现了一个基于Spark SQL的分布式时空数据分析引擎。提供了一个简单但表达能力强大的编程接口,在分布式环境下具有高效、低延迟、高吞吐和便于扩展等特性。该系统支持基于弹性分布式数据集(RDD)的索引,提供了KNN查询、范围查询、连接查询,时态聚合等常见的时空数据操作。针对时空数据特性,分别从解析器、逻辑计划、物理计划等阶段对Spark SQL进行扩展。索引结构是该系统的一大亮点。索引建立在RDD上,分别建立了局部和全局的两层索引结构,极大地提高了系统性能。
报告人简介:
姚斌,博士,上海交通大学计算机科学与工程系副教授、博士生导师。主要研究领域为数据库,大数据处理与分析。主持国家自然科学青年基金一项,面上基金一项,作为骨干成员参与973计划,863重大项目各一项,国家自然基金重点一项。担任多个国际顶级期刊的审稿人(如ACM TODS,IEEE TKDE,GeoInformatica等),Frontiers of Computer Science in China青年编委,CCF教育工委主任助理。在国际期刊和会议(如VLDBJ,IEEE TKDE,SIGMOD,ICDE)上发表学术论文50余篇。获得国家发明专利17项,软件著作权10项。
报告题目三:批流混合轨迹大数据管理与分析
时间:7月3日14:40-15:25
地点:石麟SL602会议室
报告摘要:移动定位的快速发展产生了海量轨迹数据。本报告先简单回顾轨迹大数据管理与分析研究的背景、现状以及难点,而后介绍汇报人所在团队近二年内在轨迹大数据管理与分析方面的研究成果(主要包括批式轨迹大数据管理与分析、批流混合轨迹大数据管理与分析、流式轨迹大数据运动模式实时挖掘),以解决轨迹大数据的管理统一性、批流混合型和挖掘普遍性的难点。
报告人简介:
高云君,教授、博士生导师,国家优秀青年科学基金获得者。2008年3月获浙江大学计算机科学与技术专业工学博士学位,而后在新加坡、加拿大、香港等高校做博士后/访问研究,2010年3月以“海外引进”人才到浙江大学计算机科学与技术学院任教。研究方向为数据库、大数据管理与分析、DB赋能的AI技术等。已在国内外顶级/重要学术期刊或会议TODS、VLDBJ、TKDE、TOIS、SIGMOD、VLDB、ICDE、SIGIR、AAAI等发表论文120余篇,其中CCF推荐A类期刊/会议论文50余篇,SCI他引400余次(近五年),出版中英文学术专著4部,以第一发明人授权专利7项;部分成果被国内外学术专著、博/硕士学位论文、数据库原型系统和高校研究生课程引用/使用,部分技术应用于网易LOFTER与云音乐以及芜湖汽车产业技术研究院的汽车大数据研究云平台,并获ICDE 2019优秀论文、APWeb-WAIM 2018最佳论文奖、2017年CCF优秀博士学位论文奖(导师)、2016年浙江省优秀硕士学位论文(导师)、2016年教育部高等学校优秀成果科技进步一等奖、2015年国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、SIGMOD 2015最佳论文提名、ICDE 2015优秀论文、2011年浙江省科学技术一等奖等。先后主持国家优秀青年科学基金、国家重点研发计划子课题、973计划子课题、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金联合基金重点支持项目课题等国家和省部级纵向项目10余项。现为CCF数据库专委委员,CCF高级会员,ACM、IEEE会员,JCST、DAPD、FCS、WWWJ、IJDSN等SCI期刊(青年)编委/副编辑(Associate Editor)/专刊特邀编辑,TODS、VLDBJ、TKDE、TMC、TKDD等30余个国内外顶级/重要学术期刊评审专家,SIGMOD、VLDB、ICDE、CIKM、DASFAA等80余个顶级/重要学术会议(共同/出版/宣传/本地)主席/(资深)程序委员会委员/评审员,浙江省大数据智能计算重点实验室副主任及方向带头人。