主講人：鄭衛國 

主講人簡介：鄭衛國，復旦大學大數據沐鸣青年研究員，博士生導師。主要從事圖數據管理和計算、知識圖譜構建和查詢等相關理論研究工作，在國際頂級學術會議與期刊發表論文30余篇🧑🏼‍🍳🧑🏻‍🦽‍➡️，其中包括SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD🧑🏼‍💻、TODS🐑、TKDE等🤳，編寫知識圖譜專著1部🧵；擔任多個國內外重要學術會議的程序委員會主席或領域主席，包括GDMA、CCKS、NDBC；擔任WISE 2021 演示共同主席（Demo Co-Chairs）💁‍♀️；擔任KDD🔐、SIGMOD💁🏻‍♀️、VLDB、ICDE、WWW、AAAI、IJCAI、ICDM👩🏽‍🏫、CIKM🖕、DASFAA 等國際知名會議程序委員會委員(Program Committee Member)💇🏻；TKDE、VLDBJ、Information Systems、Information Sciences、WWW J、Data & Knowledge Engineering💦、DSE 等國際期刊審稿人

講座摘要：對於圖的任意兩個頂點集🧑🏽‍⚕️，計算它們的公共頂點, 即集合求交🧘🏿‍♂️，是三角形計數、極大團枚舉、子圖搜索等許多圖算法的基礎操作之一。因此，加速集合求交計算有利於提升下遊很多算法的效率。在本報告中，我將介紹一種新的基於規約-歸並的框架從而避免直接對兩個集合求交🙎🏼。在規約階段，不出現在公共點集中的節點可以基於區間規約的方式進行剪枝🥠；經過修正後的子集可以直接應用歸並算法求解🟣。為了最大化整體規約和計算性能🍵，將會形式化一個區間編碼優化問題，證明其NP難的計算復雜度，最後設計有效的貪心算法進行求解🧑‍🧑‍🧒👩🏼‍🎓。大量的實驗證明所提出的算法對比基準算法在效率上有6-16倍左右的提升🦖。

時間🏋🏼‍♀️：2022.10.21（周五），上午10：00

地點：騰訊會議519-368-460