复旦大学大数据学院青年研究员黄增峰获ACM数据库理论顶级会议PODS 2022 时间检验奖

发布者:刘铁江发布时间:2022-07-14浏览次数:11


2022年6月12日至17日,ACM数据库理论顶级会议PODS在美国费城召开并发布公示:复旦大学大数据学院青年研究员黄增峰获得PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O. Mendelzon Test-of-Time Award)。该奖项于2007年设立,旨在评选十年内在学术界和业界产生重大影响的PODS论文。

图片


黄增峰获奖论文《Mergeable Summaries》发表于PODS 2012,该论文开创了数据摘要方法可合并性的研究,分析了流行的摘要算法的可合并性,并为分位数开发新的可合并摘要算法。这是一种在工业界很重要的算法,同时也提出了heavy hitter和几何摘要的可合并算法,在流数据算法领域产生了非常显著的影响。现在可合并性已经是数据摘要算法的一个基本属性,并且是 Apache Data Sketches 项目以及业界其他产品的核心要素。经过十年,这篇论文在学术研究和工业界产生了重要影响,包括数据库和算法领域,开启了一个新方向,因此获奖。

图1 可合并数据摘要的通用算法框架

黄增峰,复旦大学大数据学院研究员,博士生导师,入选国家青年人才计划以及上海市扬帆计划。博士毕业于香港科技大学,致力于大数据计算,机器学习理论,数据库算法,图表示学习等理论和应用的研究。在国际一流期刊和会议上发表高水平论文五十余篇,其中包括SICOMP, JMLR, FOCS, ICML, NeurIPS, SIGMOD, SIGKDD等。曾获得了国际机器学习大会ICML 2018最佳论论文runner up奖(独立署名),ACM数据库理论顶级会议PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O. Mendelzon Test-of-Time Award),以及2020世界人工智能大会青年优秀论文提名奖。

论文链接


https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2500128



论文作者


Pankaj K. Agarwal, Graham Cormode, Zengfeng Huang, Jeff M. Phillips, Zhewei Wei, Ke Yi

(依照理论计算机领域传统,作者按姓氏首字母排序)