12月8日中午，大数据学院于子彬院南301会议室展开了第十三期大数据学院青年小讲堂，学院青年研究员郑卫国老师进行了以“Accelerating Set Intersections over Graphs by Reducing-Merging”为主题的分享。
首先，郑卫国老师对图数据场景及图上重要算法如三角形计数、极大团枚举、子图匹配等进行了简单介绍。图上的集合求交问题是很多图算法的基础算子，加速图上集合求交运算对于提升图上的算法效率具有重要意义。郑老师先介绍了经典的归并和二分求交算法，并进行了性能瓶颈分析，然后提出了一种新的简单且高效的“reducing-merging”计算框架，该框架主要利用集合区间编码对集合进行归约。主要的挑战即为如何设计有效的区间编码使其具有较高的归约能力，为此重点讲述了一套高效的求解算法。所提出的新的框架通过了大量的实验验证，实验表明特别是在图数据库的算法加速上具有显著的效果。分享最后，还探讨了该算法框架的更广泛的应用场景和价值。
在分享会现场，大家就近似率、性能表现等问题展开了热烈的讨论，此次分享会在热烈的讨论中圆满结束。
