就在明天 | 2023 SIGMOD论文解读会，畅享前沿技术

腾讯云数据库 TencentDB

发布于 2023-08-10 07:56:03

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数据库技术是计算机科学领域中的一个重要分支，它的发展历程也是随着计算机技术的进步而不断演化的。早期的数据库技术主要是基于文件系统的存储管理，后来随着关系型数据库的出现，数据库技术得到了快速的发展。如今，随着大数据时代的到来，数据库技术也在不断地进化和创新，涉及到的领域也越来越广泛，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。

数据库领域顶级会议 SIGMOD 一直是数据库发展的风向标，可以帮助我们更好地了解和跟进最前沿的技术趋势。SIGMOD 2023 于6月18-6月23日在美国西雅图举行，来自世界各地的研究者、开发者和用户，积极探索数据管理领域的最新学术思想和研究方法，交流开发技巧、工具和经验。

为了帮助更多国内数据库爱好者了解数据库领域的最新研究成果，8月10日15:00-17:00，腾讯云数据库将在线举办《2023 SIGMOD 论文解读会》，邀请到深圳大学特聘教授秦建斌、香港中文大学(深圳) 副教授方一向、南方科技大学助理教授唐博、卡耐基梅隆大学博士后研究员苗旭鹏、腾讯云数据库高级工程师陈育兴 五位在数据库领域有着重要贡献的杰出学者，深入探讨数据库技术创新思想和最新发展。各位嘉宾将介绍各自的研究方向、取得突破和对行业的影响，在论文展示和演讲后开展学术讨论会，以学生的视角来解读论文，与数据库爱好者共同探讨最佳解决方案。

活动日程

秦建斌 | 深圳大学计算机与软件学院任特聘教授、深圳计算科学研究院研究科学家

讲师介绍：归国前在爱丁堡大学数据库做研究员，博士毕业于澳大利亚新南威尔士大学，本科毕业于东北大学。曾在百度搜索引擎研发部、微软Bing搜索引擎研发部、Google知识图谱部门从事研发工作。主要研究方向是数据库理论、数据库系统、相似性查询、信息检索，数据治理等。ACM SIGMOD 2011 获最佳论文提名并被邀稿ACM TODS，IEEE ICDE 2018 获得最佳论文提名并被邀稿IEEE TKDE，CISRO最佳论文奖，DASFAA最佳学生论文，提出了通用的鸽巢原理模型（GPH）和鸽圈原理（Pigeonring）等基础理论用于高性能的相似度查询系统。

分享主题：数据库理论、数据库系统、相似性查询

主题简介：深入剖析数据库理论的精髓，讨论数据结构、查询优化、事务管理等关键概念，带您领略数据库技术的基石。介绍不同类型的数据库系统，包括关系型、非关系型、图数据库等，展示它们的设计思想和应用场景。基于相似性查询在现代数据处理中变得越来越重要，本次分享还将探讨相似性算法、索引技术和在实际应用中的挑战与解决方案。

唐博 | 南方科技大学助理教授、博士生导师、数据库团队负责人

讲师介绍：研究方向为数据库系统和大数据技术，2017年加入南方科技大学并创建数据库研究团队，团队研究成果一贯发表于数据工程与数据管理顶尖国际会议和期刊上（如SIGMOD、PVLDB、TKDE等），曾获得ACM SIGMOD中国新星奖，三次获得华为火花奖，以及深圳市优秀教师等荣誉。

分享主题：大数据管理分析、数据库系统

主题简介：分享SIGMOD 2023上的多篇数据库系统文章，从相关研究挑战入手，浅谈数据库系统最新进展以未来发展趋势。

苗旭鹏 | 卡耐基梅隆大学博士后研究员

讲师介绍：卡耐基梅隆大学博士后研究员，博士毕业于北京大学计算机学院，主要研究方向包括机器学习系统、数据管理和分布式计算，在 SIGMOD、VLDB、OSDI、KDD和ICDE等国际顶级会议和期刊上累计发表论文20 余篇，曾获VLDB2022最佳可扩展数据科学论文奖、2022年ACM中国优博奖、2022年世界人工智能大会（WAIC）云帆奖等荣誉。主持开发了分布式深度学习系统--河图（https://github.com/PKU-DAIR/Hetu），并作为唯一高校代表成果入选了2021年AI中国年度十大开源事件，该系统在中国计算机学会BDCI大赛等多个赛事取得最高奖，并在腾讯等多个公司的实际业务场景得到应用，取得显著的经济效益。

分享主题：机器学习数据库系统

主题简介：Machine Learning Systems (MLSys)已经彻底改变了我们处理、分析和利用大量数据以做出明智决策并增强各种人工智能应用的方式。最近，特别是在SIGMOD、VLDB和ICDE等与数据库相关的顶级会议上，出现了一种以数据为中心的MLSys方法的趋势。本次分享将从数据库社区（DBers）的角度探讨MLSys领域的最新进展，深入探讨MLSys和数据库技术的无缝集成，以及如何利用数据库管理原则创建更高效、更有效的系统。通过利用ML和数据库研究人员的集体专业知识，我们可以为明天的数据驱动世界铺平一条新的智能、强大和可扩展的系统之路。

方一向 | 香港中文大学(深圳) 副教授

讲师介绍：现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授，香港大学博士，曾在新南威尔士大学从事研究工作。主要研究大数据管理、挖掘、人工智能等相关课题，具体包括面向大规模图数据的管理、挖掘、神经网络、表达学习等，以及面向大规模空间数据的学习型索引构建、关键字搜索、地理社交网络挖掘、轨迹查询等。已在数据库、数据挖掘、人工智能等领域的国际顶级会议/期刊（如VLDB、SIGMOD、ICDE、NeurIPS 、WWW、IJCAI、TODS、VLDBJ、TKDE等）上累计发表论文70多篇，大部分为中国计算机学会认定的A类论文（即CCF-A）。其中一项代表性研究成果的论文被评为SIGMOD 2020会议的最佳论文之一（~4/458），并荣获2021 ACM SIGMOD Research Highlight Award。目前担任国际知名期刊《Information Processing & Management》（CCF-B类期刊）的编委，曾是多个数据库和数据挖掘领域顶级会议（例如PVLDB、ICDE、KDD、AAAI、IJCAI等）的程序委员会成员以及顶级期刊（例如TKDE、VLDBJ等）的审稿人。

分享主题：大图数据管理与挖掘

主题简介：主要介绍数据库顶级会议SIGMOD2023中大图数据管理与挖掘的相关研究工作。此次分享将涵盖多个研究课题，包括子图搜索、路径查询、子图/模式匹配、图聚类、知识图谱查询与挖掘、图表示学习、图神经网络等，并展望图数据管理与挖掘研究领域的未来研究方向及潜在的研究挑战。

陈育兴 | 腾讯云高级工程师

讲师介绍：腾讯云数据库研发部高级工程师，博士毕业于芬兰赫尔辛基大学。参与腾讯云数据库TDSQL团队的研究和开发工作，专注于数据库管理系统的高性能、高可用性和强一致性等核心技术。目前主要负责高校研究合作、学术落地推动和开源项目推进等工作。参与TPC-C打榜，TDSQL以8.14亿tpmC的成绩位居TPC-C全球性能最佳。

分享主题：数据库系统、事务处理

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