活动时间：2023年3月25日 下午14:00

活动地点：新葡萄8883官网AMG虎溪校区图书馆1F-7

报告题目：金仓数据库赋能GIS行业应用

主讲人：冯玉

报告时间：14:00-14:45

主讲人简介：冯玉，女，正高级工程师，博士，北京人大金仓信息技术股份有限公司首席专家，中国人民大学工程硕士研究生企业导师。一直从事数据库管理系统高性能、高可用、高安全等核心技术研究和实现工作，获取12项数据库内核授权专利，并参与多项数据库方面的标准制定，被北京市海淀区认定为“海英人才”，获得北京市科技进步一等奖、中国计算机学会科技进步一等奖、国家科学技术进步二等奖等多项国家和省部级奖励。

报告摘要：随着信息系统的发展，数据库需要处理的不仅仅是结构化的关系数据，支持非结构化或半结构化数据的多模数据库系统也是目前学术界和工业界的研究热点。本报告重点介绍金仓数据库在关系数据库的基础上对GIS空间数据处理能力的增强和行业解决方案，以及在实际业务系统中的应用案例。

报告题目：面向智慧城市的云边端协同数据管理

主讲人：王宏志

报告时间：14:45-15:30

主讲人简介：王宏志，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师、计算机科学与工程系主任、海量数据计算研究中心主任、数据科学与大数据技术专业负责人，黑龙江省大数据科学与工程重点实验室主任、美国加州大学欧文分校博士后、微软亚洲研究院铸星计划访问学者、青年龙江学者。其研究方向为大数据治理、大数据管理与分析、数据库系统、工业大数据等。在VLDB、SIGMOD等国内外重要会议和期刊发表学术论文300余篇，出版学术专著四本，其论文被SCI收录百余次，他引3800余次，授权发明专利35项。获得微软学者、中国优秀数据库工程师、IBM博土英才等称号，获得黑龙江省自然科学一等奖和教育部高等学校科技进步一等奖各一项，获黑龙江省青年科技奖、宝钢优秀教师奖、CSC-IBM奖教金。先后主持国家自然科学基金重点项目、国家支撑计划课题、国家博士后特别资助等10余个项目。其主进的MOOC课程“大数据算法”获批第一批全国精品在线开放课程。中国计算机学会杰出会员，ACM SIGMOD中国秘书长、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专家委员会委员、中国数据库专业委员会常务委员、黑龙江省数据科学与大数据技术专业委员会副主任委员、中国大数据专家委员会委员、哈尔滨工业大学计算学部校友会秘书长、ACM数据科学学科标准编写组专家、黑龙江省“头雁团队”成员。曾任哈尔滨工业大学英才学院副院长和中国计算机学会哈尔滨分部主席。个人主页:homepage.hit.edu.cn/wang。

报告摘要：云边端协同是智慧城市的基础，协同计算是其重要支撑技术，云边端协同的新计算模式对数据管理提出了有效融合云边端计算能力，实现数据处理、通信、存储等能力全面协同的要求，带来了异构性、高维性、实时性和可用性等挑战。报告人团队针对这些挑战性问题，围绕面向智慧城市的云边端协同数据管理中多态协同、高效均衡、动态可用三个关键科学问题，深入研究云边端协同的新型数据管理理论和关键技术，充分发挥面向云边端协同数据管理强时效、高安全、低代价等优势。本报告将对面向智慧城市的云边端协同数据管理的基本概念、挑战和报告人团队的探索进行介绍。

报告题目：面向网络社会治理的模式挖掘分析

主讲人：王平辉

报告时间：15:30-16:15

主讲人简介：王平辉，西安交通大学教授、网络空间安全学院副院长、国家优秀青年科学基金获得者。从事网络大数据与智能运维技术研究相关技术研究成果大规模落地中国移动、华为、国家互联网应急响应中心等。

报告摘要：随着智能手机等智能设备的普及与应用，人们的线上线下行为互相交织，为社会行为的治理带来了众多挑战。本次报告围绕网络社会中行为模式的挖掘，探讨行为模式挖掘技术对网络社会治理的关键作用，面临的挑战，以及当前的研究进展。

报告题目：面向时序图数据的子图挖掘

主讲人：王平辉

报告时间：16:15-17:00

主讲人简介：赵翔，国防科技大学教授，博导，教育部“长江学者奖励计划”青年学者、国家重点研发计划首席青年科学家。研究方向为图数据管理、知识图谱和大数据知识工程等，发表CCF A类中/英文学术期刊或会议论文50余篇，授权发明专利10余项，获DASFAA2020、APWeb-WAIM 2021和WISA 2022最佳论文。主持国家级科研项目/课题10余项，获评军队科技进步二等奖1项、中国计算机学会自然科学二等奖1项。中国计算机学会高级会员、大数据专家委员会、数据库专业委员会和信息系统专业委员会执行委员，中国管理科学与工程学会理事，中国中文信息学会网络空间大搜索专委会常务委员。担任国防科技创新特区“十四五”规划论证专家，《计算机工程与应用》编委，VLDB、TheWebConf等10余个重要学术会议程序委员会成员。ACM SIGMOD中国新星奖、湖南省杰出青年基金项目获得者，湖南省科技创新团队骨于成员，入选军队高层次创新人才培养计划、中国科协青年人才托举工程。

报告摘要：时序图是一种带有时间维度属性的图数据，在数据管理与分析中呈现出越来越重要的地位和角色。时序图包含了图结构数据的演化过程，可回溯图数据在不同历史时刻下的状态，进而支撑包括通信、社交等诸多领域的数据挖掘和信息分析。聚焦子图挖掘任务，在其中引入时序信息可帮助人们挖掘出更加有意义的特征模式，例如周期性、季节性、突发性等。本报告将围绕时序图数据的子图挖掘为主题进行介绍，并汇报团队在时序图稿密子图和子图模式挖掘等方面的研究工作进展。

欢迎各位老师、同学届时参加，并针对有关问题做现场交流！