广东省区域联合基金-粤港澳研究团队项目"城市大数据与智能处理关键理论与技术"香港研讨会

        2023年5月20日上午，在香港浸会大学逸夫校园思齐楼6楼637会议室，召开了广东省区域联合基金-粤港澳研究团队项目—“城市大数据与智能处理关键理论与技术”研讨会。会议由香港浸会大学徐建良教授主持，bat365官方网站登录印鉴教授、赖韩江副教授、华南理工大学陈健教授及项目组其他成员参加了本次会议。

（香港浸会大学徐建良教授致辞）

香港浸会大学徐建良教授致欢迎辞，接下来参会人员就若干主题进行了汇报和讨论，包括：城市图数据的高效率计算方式、城市图数据隐藏信息挖掘、城市大数据的高效率维护算法等。

（Chengzhi Piao博士后进行报告）

首先，香港浸会大学Chengzhi Piao博士后作了题为“Computing Graph Edit Distance via Neural Graph Matching”的报告，主要围绕城市大数据图建模之后，基于图神经网络的图编辑距离回归预测和基于后处理机制的图编辑矩阵预测等内容，这些成果发表在数据库顶级会议PVLDB 2023上。

（Rundong Zuo博士进行报告）

随后，香港浸会大学Rundong Zuo博士作了题为“SVP-T: A Shape-level Variable-Position Transformer for Multivariate Time Series Classification”的报告，围绕研究内容“城市大数据中的时序数据挖掘”，从时序数据的跨变量提取到神经网络结构调整等方面进一步介绍了相关研究进展，这些成果发表在人工智能顶级会议AAAI 2023上。

（Xuankun Liao博士进行报告）

随后，香港浸会大学Xuankun Liao博士作了题为“Distributed (a, B)-Core Decomposition over Bipartite Graphs”的报告，以分布式环境中图数据存储的异构性作为切入点，讨论了在分布式图处理框架中复杂二部图上分解的一些优化策略，相关成果发表在数据挖掘顶级会议ICDE 2023上。

（Zitan Sun博士进行报告）

接下来， Zitan Sun博士作了题为“Efficient Star-based Truss Maintenance on Dynamic Graphs”的报告，针对城市大数据天然的动态演化特性，讨论了维护动态图的若干高效算法以及对动态图数据中的架（Truss）进行更新与维护问题。相关成果发表在数据库领域顶级会议SIGMOD 2023上。

每场报告会后，与会人员展开了热烈的讨论，交流了城市大数据与智能处理方面的一些最近科研进展和议题。会后，在徐建良教授的带领下，大家一同参观了香港浸会大学计算机科学系的实验室：计算智能实验室、数据库与信息管理实验室、计算机网络实验室以及模式识别与机器学习实验室，以及香港浸会大学的逸夫校园。

（全体参会人员合影）

（项目组成员在香港科技大学留影）

下午，项目组团队成员一同走进香港科技大学，参观和访问了香港科技大学的相关院系，同时，项目组核心成员香港科技大学陈雷教授团队热情的介绍了香港在智慧城市方面的一些措施和建设。