北大王选所数据管理研究室成功举办学术交流年会

2022年1月15日，由北京大学王选计算机研究所数据管理实验室（PKUMOD）和大数据分析与应用国家工程实验室（北京大学）知识集成和智能决策中心主办的学术交流年会，在北京大学中关新园顺利召开。

线下现场

多位专家学者以图数据库和大数据为主题，探讨了数据库领域的前沿课题、图计算系统的设计和理论分析方法。会议由北京大学王选所邹磊教授主持。

王选所邹磊教授

加拿大皇家科学院院士、ACM/IEEE Fellow、加拿大滑铁卢大学Tamer Özsu教授进行了Keynote报告——“A Systematic View of Data Science”，报告对数据科学的范围进行一致性和系统性的讨论研究，认为我们对数据科学的理解是模糊及高度多样化的，有必要系统地处理该领域以定义其范围和边界。

阿里巴巴副总裁、ACM/IEEE Fellow李飞飞在报告“云原生分布式数据库系统: 挑战与趋势”中提到，云计算时代云原生分布式数据库开始崛起，因为弹性扩展、高可用、分布式等特性获得了大量应用但也面临了严峻的挑战。并基于此介绍了云原生数据库PolarDB及团队自研的针对海量结构化与非结构化数据提供实时融合分析的下一代企业级云原生数据仓库AnalyticDB。

IEEE Fellow，香港科技大学Lei Chen教授的报告题目为“Data Management for Effective and Efficient Deep Learning”，讨论了如何有效和高效地进行深度学习的数据管理以及团队未来的工作内容。

IEEE Fellow，来自新南威尔士大学的Xuemin Lin教授报告题目是“Subgraph Matching: Past and Present”，报告就子图匹配的问题进行深入讲解，介绍了单机及分布式两种不同的解决方案。

香港中文大学的Jeffrey Xu Yu教授在报告“Distributed Subgraph Counting: A General Approach”中讨论了一种新的支持基于任意轨道的k子图模式计数方法，介绍了团队在Spark上开发了一个名为DISC的分布式系统及相关的实验结果。

国家杰青、清华大学计算机系副主任、数据库专委会副主任，清华大学李国良教授在题为“AI原生数据库系统”的报告中阐述了大数据时代下，数据库系统主要面临的挑战以及为了解决这些挑战，提出的原生支持人工智能（AI）的数据库系统。

国家杰青 、北京航空航天大学的马帅教授进行了“图数据高效计算方法和系统”报告，介绍和探讨了大图数据高效计算方法和系统，还介绍了一个正在研发的时态图数据管理TGraph，对动态图进行有效的分析和管理。

学生现场问答

报告结束后，专家学者们还就图数据的管理与计算等问题展开讨论，除了现场会议，“数据管理研究室学术交流年会”全程同步在Bilibili进行直播，吸引了超过一千六百人同时在线观看和互动。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_48167662/article/details/122699358