实验室学生NDBC 2020参会汇报

      2020年10月16-18 日，由中国计算机学会（CCF）主办，中国计算机学会数据库专业委员会、华中科技大学承办的国内数据库领域权威会议第37届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2020）在武汉成功举办。受疫情影响，NDBC 2020将采用“线下现场+线上同步直播”相结合的方式召开。实验室19级硕士生李娜同学以第一作者的论文有幸被NDBC录用，参加了线上会议。

会议介绍：

      本届大会将主要关注在人工智能大潮下，数据库技术所面临的新挑战，新问题和新方向，探讨数据管理与人工智能的深度融合，着力反映我国数据库技术研究的最新进展。

      大会邀请到了学术界和产业界的众多国内外知名学者和专家，由9场大会特邀报告、5场大会专题论坛、萨师煊优秀论文论坛、研究生学术辅导报告组成

参会报告：

      实验室19级硕士生李娜同学的论文“基于位置的稀疏群体查询”被接收，并以预录视频的方式进行报告。

      基于位置的稀疏群体查询是为了找到一群用户，不仅用户之间满足一定的稀疏性（即用户之间的社交距离大于k），且最小化用户到查询位置的距离和。针对这个问题，本文首先提出基于c-邻居的基本处理算法（简称，baseline），其主要利用存储的c-邻居信息以及距离剪枝来帮助快速获得查询结果。但是baseline算法的空间消耗太大，且在稀疏阈值参数k>c时查询效率不高。为了解决这些问题，本文进一步提出基于c-邻居和反向c-邻居的查询优化算法（简称，ICN），不仅利用存储的c-邻居且利用反向c-邻居信息来处理参数k>c的情况从而快速获得查询结果。实验结果和理论表明，提出的两种查询处理方法是有效的和正确的。

      此论文受到国家自然科学基金-广东联合基金、国家自然科学青年基金、广东省自然科学基金面上项目、博士后面上项目、高校青年教师培育项目的支持。

参会感想

      总的来说，感触最深的一点是：数据管理与人工智能的深度融合。会上很多研究人员的工作都是数据管理与人工智能的创新。通过别人的分享，让我受益匪浅，可以清楚的了解到数据库技术的发展与创新，因此我们要时刻提醒自己多读论文，掌握前沿动态，提高工作的质量。

来源：李娜