报告题目：大图数据上紧密子图查询及应用
报告时间：12月18日（周日）上午09:00-11:30
参会形式：腾讯会议 会议号：889-943-501 会议密码：1218
报告人简介：黄欣，香港浸会大学计算机系副教授，博士生导师，CCF数据库专委会海外委员。2010年本科毕业于厦门大学，2014年获香港中文大学博士学位。研究方向包括海量图数据管理、图数据挖掘和可视化、社交网络分析及隐私感知计算。在相关领域的顶级期刊和会议上发表学术论文60多篇，包括SIGMOD、VLDB、WWW、ICDE、AAAI、IJCAI、VLDBJ、TKDE等，论文被引用次数超过2,000次，获香港研究资助局和香港浸会大学颁发「杰出青年研究学者奖」，入选「2022年人工智能全球最具影响力学者」榜单。曾应邀担任50多个国际会议程序委员会委员、顶级期刊的同行评审。黄老师对学生悉心指导，已助力学生赢取多个学界奖项，包括WISE 2019最佳论文奖、IEEE ICSC 2017最佳学生论文奖，以及ACM CIKM 2020最佳论文提名。
报告摘要：现实世界大量的数据，根据链接关系可以模拟成带拓扑机构的图数据。图数据的规模可以异常庞大，顶点的数目达到百万乃至十亿级别，例如社交网络、因特网、生物信息网络、通讯网络、知识图谱以及学术合作网络等。面对大规模、类型复杂的图数据，例如不确定图和动态带权图，依赖传统的关系型数据库来管理计算会受到很大制约。此报告将针对大图数据上紧密子图查询，介绍相关的高效查询技术并分享其实际应用场景。
