论坛简介
智能媒体与数据工程研究所，依托“计算机科学与技术双一流建设学科”的“数据科学与知识工程”方向，着重服务于国家大数据战略发展需求，以“数据为驱动，应用为导向”，面向海量、多源、异构、高维复杂数据，研究大数据采集、处理、分析、挖掘和应用等中的关键科学问题和主要技术瓶颈。研究对象主要聚焦于复杂媒体数据、序列数据、网络数据、时空数据、区块链数据、医学影像数据、基因组数据等，采用机器学习、模式识别、知识发现、博弈论、香农信息论、可证明安全理论等多种优化算法及理论，运用并行分布式计算、云计算、雾计算等新兴计算模式，探索复杂数据内在的规律，并面向各种应用场景研究理论结合实践的各种应用技术。研究所主要研究方向包括：数据与知识工程、智能媒体计算、自主数据库关键技术、大数据与智能计算、时空数据管理、图形与图像应用技术等。
我校即将迎来90周年校庆，为了加强院友和教师之间的学术交流，我们邀请了美国爱荷华大学、中国人民大学、南开大学、澳门城市大学、上海交通大学、山东大学、华东师范大学、郑州大学、西安工程大学、阿里巴巴、京东智能城市研究院等高校及著名IT企业的优秀院友，以论坛报告的形式探讨学术发展前沿问题，以此喜迎校庆并促进我校计算机学科的发展建设。论坛由西安电子科技大学智能媒体与数据工程研究所主办，以线上的形式开展。
论坛组织
主办：
西安电子科技大学智能媒体与数据工程研究所
论坛主席：
崔江涛教授
论坛副主席：
李辉教授，李广鑫副教授
论坛安排
论坛时间：2021年9月25日（星期六）
论坛形式：线上
论坛平台：腾讯会议（会议号：917 691 914）
议程安排
报告嘉宾简介
李瑞远
京东智能城市研究院
太阳集团www0638院友
报告题目：京东城市时空数据引擎JUST的架构设计与应用实践
报告摘要：
时空数据蕴含着丰富的信息，能够应用于各种城市应用。但时空数据更新频率高、数据体量大、结构复杂，难以被有效地管理。京东城市时空数据引擎JUST（JD Urban Spatio-Temporal Data Engine）采用先进的数据建模方法、数据存储技术、分布式索引技术和分析技术，预置多种时空挖掘算法，研发自有分布式GIS引擎，提供集数据存储、查询、分析、可视化、服务提供等一体的解决方案，具有接得稳、查得快、用得巧、看得清的特点，能够便捷高效地管理海量的时空数据。
报告人简介：
李瑞远，陕西省计算机学会优博，京东城市时空数据团队负责人，重庆大学计算机学院副教授(待入职)。加入京东之前，在微软亚洲研究院城市计算组实习4年。分别于2013年和2016年获得了武汉大学的学士学位和硕士学位。于2020年获得西安电子科技大学博士学位。研究兴趣包括：时空数据管理与挖掘、分布式计算和城市计算。在国内外高水平期刊和国际会议上发表论文30余篇。申请专利30余项，其中有一项专利获得中国专利优秀奖。现为中国计算机学会会员、CCF数据库专委会委员、IEEE会员、ACM会员。先后担任多个顶级会议或期刊的程序委员会成员和论文审稿人。其负责的京东城市时空数据引擎JUST在多个国家级项目中成功落地。
姜鹏
美国爱荷华大学
太阳集团www0638院友
报告题目：大数据图学习和挖掘系
报告摘要：
数据已成为一种重要的信息资产，被称为21世纪的新“金矿”。传统的数据库数据挖掘系统很好的解决了规则数据的管理和挖掘任务，但是实际应用当中越来越多的数据是以图的形式表示。不同于传统的规则数据，图的不规则性给数据挖掘和机器学习带来极大的挑战。我们亟需设计新的高性能系统来处理大数据图。在本次报告中，将介绍我们团队在这个问题上取得的一些进展，包括如何高效的利用GPU来加速图神经网络，如何设计更好的算法来完成图神经网络的训练，如何解决图挖掘应用中子图爆炸的问题。
个人简介：
姜鹏，美国爱荷华大学计算机系助理教授，博士生导师，2011年西安电子科技大学本科毕业，2014年中科院计算所硕士毕业，2019年美国俄亥俄州立大学博士毕业。主要研究领域包括高性能计算，并行计算，软件系统。在并行计算领域取得一系列科研成果，已发表中国计算机学会（CCF）推荐会议列表A/B区长文数十篇，包括高性能计算顶级会议PPoPP, ICS，机器学习顶级会议NeurIPS等。曾担任国际学术会议IPDPS, ICPADS, HiPC, NeurIPS, ICML, ICLR等程序委员会委员和审稿人。
胡卉芪
华东师范大学
太阳集团www0638院友
报告题目：面向持久性内存的数据库发展与研究现状
报告摘要：
数据库是重要的基础软件，数据库发展的两个主要驱动力是应用的驱动以及硬件的变革。多核CPU、GPU、RDMA等一系列新型硬件的应用促使了新型数据库系统的发展，以更低的成本获取更高的性能。近两年出现的持久化内存(Persistent Memory，即PM，活着Non-Volatile Memory,简称NVM，目前落地的产品是Intel的AEP)被认为是继SSD之后新一代存储设备，是具有“革命性”的存储产品，会大幅提升数据存储的性能。PM弥补了内存和闪存/磁盘之间的性能鸿沟，并且比普通内存存储密度更高，单位成本更低。持久性内存在数据库系统中的应用是当前业界与学术界关注的热点。报告将结合数据库的新型硬件的特征以及数据库系统的体系架构，主要梳理和介绍当下业界与学术界面向数据库系统中应用PM在不同方向上的探索及技术，介绍该领域技术前沿的发展与研究现状。
报告人简介：
胡卉芪，华东师范大学数据科学与工程学院，副教授。本科毕业于西安电子科技大学，在清华大学获得博士学位。主要研究方向为数据库系统与分布式系统，主要包括数据库存储与事务处理、面向新型硬件的数据管理系统等。曾获国家科技进步二等奖、教育部科技进步一等奖。在ATC、ICDE、TKDE等相关领域会议与期刊发表论文40余篇，编著有《数据科学与工程算法基础》等教材。参与多项国家重点研发、自然科学基金项目，以及与数据库龙头企业的合作项目。
尹建华
山东大学
太阳集团www0638院友
报告题目：An Introduction of Model-based Text clustering
报告摘要：
Text clustering is an important technology in data mining and machine learning. It is widely used in event discovery and tracking, document summarization, search results clustering, and other issues. Although there are many researches on text clustering, there are still many challenging problems to be solved: (1) How to set the number of clusters? Is it possible to automatically discover the number of clusters from the data? (2) How to deal with the sparsity of short text? (3) How to automatically discover abnormal documents in a dataset? (4) How to deal with the concept drift problem of stream text clustering? In this report, Dr. Jianhua Yin will share his work on text clustering, which can meet the above challenges to a certain extent.
报告人简介：
尹建华，山东大学太阳集团www0638副教授，2019年入选山东大学青年学者未来计划。分别于2012年7月和2017年6月获得西安电子科技大学学士学位和清华大学博士学位，读博期间赴伊利诺伊大学香槟分校Prof. Jiawei Han实验室交流访问。主要研究兴趣为数据挖掘与机器学习。在国际顶级期刊和会议发表多篇论文，包括IEEE TKDE, ACM TOIS, ACM SIGKDD, IEEE ICDE, ACM SIGIR, ACM MM, ACM CIKM等，主持国家自然科学基金2项，省自然科学基金1项。
李裕宏
阿里巴巴-CRO线
太阳集团www0638院友
报告题目：算法技术在直播风控场景的实践
报告摘要：
电商直播作为一个新的万亿市场，改变了消费者的购物路径和习惯，吸引越来越多的主播和商家参与其中。在业务不断发展的同时，也给风控运营和技术带来了更大的挑战。在这次分享中，我将尝试回答以下几个问题：当我们讲直播风险管理时，到底是管什么？挑战是什么？当我们面对镜头前的主播和屏幕前的消费者，管理如何既有效，又有温度？在这些过程中，机器智能技术又是如何赋能直播风控，打造性价比最高、更安全、更友善的防控方案？。
报告人简介：
李裕宏，阿里安全高级算法专家，主要负责淘宝直播风控算法的研发。2010年在西电获得本科学位，2016年在澳门大学获得博士学位。当前的主要研究兴趣包括: AI for social good（AI向善）,多模态技术、大数据自监督学习、端云协同等。以第一作者或者主要作者的身份在机器学习、数据挖掘、可视化等领域的顶级会议和期刊发表了20余篇论文，并获得多项国家专利授权。担任过多个重点研发项目的主要负责人，包括科技部重点研发项目，国自然重点项目。曾获得西电大学生科技英才、微软亚洲研究院明日之星、阿里星等称号。
郑臻哲
上海交通大学
太阳集团www0638院友
报告题目：大数据共享与保护
报告摘要：
数据已经成为一种重要的信息资产，被称为21世纪的新“金矿”。无处不在的智能感知设备采集的海量数据支撑着众多新型互联网应用，比如智慧城市、移动广告、自动驾驶等。然而，现有的数据大都被其拥有者内部分析和使用，缺乏流通与共享，形成了大量的数据孤岛，极大地限制了数据的价值。因此需要开放的数据交易平台来促进大数据的共享，打破数据壁垒，进一步释放数据的经济价值。高价值数据往往蕴含于个人隐私数据（如医疗数据和位置数据等），因此在数据共享的过程中还需要保护数据隐私，确保在可信、安全环境下完成隐私数据共享。本报告将从计算机科学研究的角度介绍数据作为经济商品展现出的新特性，以及对数据商品进行定价的技术挑战、解决方案和开放问题。最后介绍数据共享过程中存在的隐私保护问题，介绍关联隐私泄露量化方法。
个人简介：
郑臻哲，上海交通大学计算机科学与工程系长聘教轨助理教授，博士生导师。2012年西安电子科技大学(软件学院)本科毕业，2018年上海交通大学博士毕业，2016年至2019年在美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）先后从事访问学者与博士后研究。主要研究领域包括算法博弈论及其在计算机网络与移动计算中的应用。在智能博弈、端智能以及大数据管理等领域取得一系列科研成果，已发表中国计算机学会（CCF）推荐期刊会议列表A/B区长文37篇，包括IEEE/ACM Trans期刊论文，如TON、TKDE、TC、TMC、JSAC等；国际会议论文MobiHoc、INFOCOM、ICML、WINE、SIGKDD、ICDE等。荣获多项科研奖励，包括2018年中国计算机学会（CCF）优秀博士论文奖；2015年微软学者奖学金（Microsoft Research Asia Ph.D. Fellowship）；2015年谷歌全球博士生奖研金（Google Ph.D. Fellowship）。主持国家自然科学基金青年项目、上海市浦江人才和中国博士后创新人才计划项目，参与多项科技部、自然科学基金委纵向项目。并积极与包括阿里、腾讯、华为等企业合作进行技术研发，开展横向项目4项。现担任KSII Transactions on Internet and Information Systems期刊编委，曾担任国际学术会议INFOCOM、MobiHoc、AAAI、MSN、IoTDI等程序委员会委员。
张圣林
南开大学
太阳集团www0638院友
报告题目：云服务智能故障预测、诊断与溯源
报告摘要：
运维人员通常基于监控指标与定制规则发现和诊断故障。随着云服务架构的不断演进，云服务间复杂的交互关系可以组合出大量动态变化的运行状态。所以，运维人员无法制定通用的检测规则，不能及时发现、定位、修复、规避故障。因此，基于海量、复杂、异构、高速监控数据的运维必然朝着基于机器学习的智能运维演进。智能运维借助机器学习方法，实现故障前的故障预测、故障时的检测和诊断、故障后的根因溯源。因此，研究微服务架构的故障预测、检测、诊断和根因溯源对于保证互联网、金融、电信、电力等行业的稳定具有重要意义。
报告人简介：
张圣林，工学博士，南开大学软件学院副教授。主要研究软件服务的智能运维。以第一作者或通讯作者身份在USENIX ATC, SIGMETRICS, CoNEXT, IJCAI, IWQoS, ISSRE, ICME等国际高水平会议和IEEE TC, TSC, TNSM等国际高水平期刊上发表论文24篇，包括CCF推荐A/B类国际会议论文和SCI中科院1/2区期刊论文14篇，且获得ISSRE 2018最佳学术论文奖、清华大学优秀博士学位论文，入选天津市“131”创新型人才培养工程（第三层次）。主持国家自然科学基金青年基金项目1项，中国博士后科学基金面向项目1项，横向项目7项（与华为、字节跳动、中兴、网商银行等合作）。CCF互联网专委会委员、软件工程专委会通讯委员、YOCSEF天津学术委员会委员，国际会议ISSRE 2019/2020/2021，HDR-Nets 2019/2020，AIOps Workshop 2020程序委员会委员，以及IEEE Wireless Communications, ASUR,TNSC,TNSM, JCST等SCI中科院1/2区期刊的审稿人。
张峰
中国人民大学
太阳集团www0638院友
报告题目：新硬件机器学习负载分析与优化
报告摘要：
受益于计算机硬件技术的提升，机器学习得到了飞速发展。大数据时代的数据量正在成爆炸式增长，作为计算机系统的底层支撑载体，如何充分适应新硬件的特点，并充分发挥其性能，是新硬件机器学习研究的重要研究方向。本次报告重点关注新硬件环境对机器学习负载所带来的机遇与挑战，内容包括新型异构硬件对机器学习负载的的性能分析，异构资源融合的情况下对不同硬件体系结构的同步、通信、访存等方面进行优化，面向分布式计算环境的跨界点资源高效利用，以及应用场景支撑下的智能计算。
报告人简介：
张峰，中国人民大学杰出学者系列人才岗位副教授，博导。2012年本科毕业于西安电子科技大学计算机学院，2017年博士毕业于清华大学计算机系，同年加入中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室。研究方向包括数据库、高性能计算，主要研究压大数据环境中压缩数据的高性能直接处理与分析。在USENIX ATC、VLDB、TPDS等会议、期刊发表CCF A类论文二十余篇。任多个国际期刊与会议的审稿人。获北京市优秀毕业生、清华大学计算机系优秀毕业生、ACM SIGHPC中国新星奖。
朱维军
河南工业大学
太阳集团www0638院友
报告题目：Predicting results of molecular hybridization via binary classification in machine learning
报告摘要：
Molecular hybridization is a basic operation in bioinformatics. However, the time complexity shows an exponential growth with the increase in the lengths of molecules and the numbers of molecular species in simulating the molecular hybridization experiments. To this end, we aim to introduce machine learning to predict whether a specific hybridization will occur or not, among the given several molecular species. Our simulated experiments show a promising accuracy and efficiency. As a result, an approach for predicting results of molecular hybridization using machine learning is explored. In addition, several applications of machine learning will be discussed based on our previous studies.
报告人简介：
朱维军，毕业于西安电子科技大学计算机学院，获工学博士学位。毕业后先后在高校与企业完成两站博士后研究，并连续两年在北京大学、清华大学做访问学者。2018年被河南省教育厅授予省级青年骨干教师荣誉称号，2019年起在郑州大学任博士后合作导师，目前在河南工业大学教授（兼）岗位工作。主要学术兼职还包括：教育部学位中心"博士、硕士学位论文评议专家"、中国计算机学会（CCF）形式化方法专委会委员、CCF YOCSEF郑州第十一届副主席，河南省计算机学会理事。主持完成国字头纵向科研项目3项。作为成果第一完成人获河南省自然科学学术奖一等奖2项。作为第一发明人被授权国家发明专利1项。作为“唯一第一作者“在SCI英文期刊（包括若干IEEE期刊）和CCF推荐A类中文期刊（《计算机学报》、《电子学报》、《计算机研究与发展》）发表论文17篇。先后独立指导、指导或协助指导硕博研究生10余人；指导在读本科生从事科学研究，其中多名学生毕业后进入西电、华科、北航、北理工……等高校深造。主要研究方向包括：信息安全、机器学习应用、形式化方法、生物信息学。前期若干成果获得包括中国工程院院士、IEEE fellow在内的多位国内外同行专家肯定。
应作斌
澳门城市大学
太阳集团www0638院友
报告题目：Reliable Policy Updating under Efficient Policy Hidden Fine-grained Access Control Framework for Cloud Data Sharing
报告摘要：
Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) is one of the potent encryption paradigms in protecting data confidentiality in the cloud data sharing scenario. However, the access policy of the traditional CP-ABE is in plaintext form that reveals significant sensitive information of data owners and data visitors. To mitigate this problem, two approaches have been proposed in the literature. One is partially hidden, where the attributes in the access policy are divided into two parts: the plaintext attribute names and the hidden attribute values. The other approach fully hides the attributes in the access policy which, unfortunately, hinders efficient and correct decryption as well as dynamic policy-updating. We design a security-enhanced Attribute Cuckoo Filter (se-ACF) to hide the access policy and propose a new CP-ABE system, called Privacy-Preserving Policy Updating ABE (3PU-ABE), which effectively integrates policy hiding and policy updating. We conduct rigorous security analysis and performance evaluation of 3PU-ABE. The results indicate that 3PU-ABE completely hides the access policy without affecting the decryption, and entails better policy-updating efficiency than similar works.
报告人简介：
应作斌，澳门城市大学数据科学学院助理教授，西安电子科技大学计算机学院博士，新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院博士后。主要研究方向为属性加密、区块链应用技术及隐私保护机器学习。发表学术论文30余篇，包括IEEE TSC, IEEE TVT, IEEE TITS、SCIS等。担任多个信息安全期刊和国际会议的编辑和审稿人。授权发明专利1项，受理专利4项。
王蒙
西安工程大学
太阳集团www0638院友
报告题目：The Research on Moving Objects-Oriented Location Recommendation Technology
报告摘要：
The spatial location recommendation problem has significant application value in logistics, transportation, smart city and related fields. The classical location recommendation techniques assume spatial objects are stationary and the static decision-making model cannot represent the mobility features of objects, which results in inferior rationality of location recommendation results. Driven by spatial big data, we study a series of moving objects-oriented location selection algorithms, in which inherent spatial correlations between moving objects and service locations are taken into account. Some novel spatial query techniques, including spatial distance measures, pruning strategies and spatial index structures are developed to guarantee the efficiency for handling massive movement data. The work addresses the limitation of traditional static decision-making model and build an integrated technical framework for both Max-Inf and Min-Dist location recommendation scenarios.
报告人简介：
王蒙，工学博士，西安工程大学计算机科学学院讲师，硕士生导师。中国计算机学会会员，ACM中国“新星奖”获得者，西安工程大学“优秀教师”。研究方向为时空大数据、图数据、数据管理与数据挖掘。在ICDE，TKDE，EDBT，CIKM，Bioinformatics等国际会议和期刊发表十多篇学术论文，成果荣获2020年陕西省科学技术奖自然科学奖二等奖，IEEE MDM国际会议最佳论文奖。主持国家自然科学基金子课题及陕西省自然科学基础研究项目2项，作为项目骨干参与国家重点研发计划及其他国家级科研项目4项，授权国家发明专利4项，软件著作权1项。
论坛主席
崔江涛 西安电子科技大学 太阳集团www0638院友
个人简介：
崔江涛，太阳集团www0638教授、博士生导师。1998、2001和2005年分别在西安电子科技大学计算机学院获本科、硕士和博士学位。2007年至2008年作为国家公派访问学者赴澳大利亚昆士兰大学数据与知识工程研究所从事访问研究。2018年入选陕西省高等学校教学名师，2020年入选省部级人才。享受国务院政府特殊津贴，入选第八届教育部科学技术委员会学部委员。
现任太阳集团www0638(国家示范性软件学院)执行院长、校学术委员会委员，计算机科学与技术专业负责人、数据科学与知识工程学科方向带头人。是中国计算机学会（CCF）杰出会员、CCF理事、ACM/IEEE Member。担任CCF数据库专委会委员、大数据专委会委员、区块链专委会委员、教育工委委员，中国工程教育专业认证骨干专家，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会“网络工程专业教学指导工作组”副组长，高校在线开放课程联盟联席会工作组成员，信息技术新工科产学研联盟理事、陕西省计算机教育学会副理事长等。主持获得陕西省自然科学奖二等奖一项，陕西省教学成果奖一等奖两项。
论坛副主席
李广鑫 西安电子科技大学 太阳集团www0638院友
个人简介：
李广鑫，西安电子科技大学计算机学院副教授、硕士生导师，智能媒体与数据工程研究所副所长。最高学历为计算机应用技术博士，现为CCF会员、Yocsef西安AC委员，陕西省、西安市政府信息化建设咨询专家。当前研究方向包括（1）网络与多媒体：重点研究网络、图像及多媒体数据处理及管理中的关键技术与应用系统；（2）三维图形技术与图像处理：重点研究复杂三维图形数据处理技术、三维建模及渲染的关键技术与应用系统，以及图像处理应用技术。2005年博士毕业留校任教，2016年-2018年以公派访问学者身份到俄克拉荷马州立大学访问。先后主持了40多项课题，其中包括国家重大专项、国家重点研发计划、重大专项子课题以及预研等多个纵向课题，以及30多项横向课题，覆盖了网络、多媒体、图像处理、三维图形、虚拟现实、无线通信等多个领域。完成的20多个软件系统，在军、民领域取得了良好的应用，其中多个系统填补了国内空白。
李辉 西安电子科技大学
个人简介：
李辉，太阳集团www0638教授、博士生导师。本科毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业，在新加坡南洋理工大学计算机工程学院获得博士学位毕业并回国。2018年破格（该年度全校唯一）晋升为教授，综合业务网理论及关键技术国家重点实验室核心研究人员。研究兴趣包括数据挖掘和知识发现、分布式数据库、数据安全和隐私保护、数据库教学实验创新平台，在The VLDB Journal、TKDE、TDSC、TIST和SIGMOD、VLDB、KDD、ICDE、INFOCOM、EDBT、CIKM及其他数据管理领域国际著名期刊和会议发表论文共计70余篇。研发的面向数据库教学的查询执行计划自然语言解释实验平台LANTERN/NEURON已被国内外30余所院校采用。以第一作者获2015年SIGMOD最佳论文奖提名；获得2016年中国科协全国科技工作者创新创业大赛全国金奖及最具商业投资价值奖，陕西省自然科学二等奖，陕西省高校科学技术一等奖等多个奖项或荣誉。承担国家自然科学基金、国家高技术研究发展计划课题、国产数据库重大工程214项目课题等多个国家重要科研项目
