报告题目：亚秒级点到点图查询系统

演讲摘要：尽管当前实时数据仓库的发展使得在大规模关系型数据上进行亚秒级别分析查询已经可行，对于同等规模的图数据，以同样的时延响应图分析查询却任然是一项巨大的挑战。主要的原因在于图数据之间存在广泛且复杂的关联关系，单个图查询就可能需要访问大部分的图数据。在我们的研究中，我们发现剪枝技术对于消除冗余计算以提高查询效率的重要性。但是，目前已有的仅仅基于上界的剪枝技术在处理大规模图时的效率还远未达到预期。因此，我们提出了一种基于下界剪枝的方法，能有效地提升查询处理速度。在这个方法的基础上，我们开发了SGraph系统，它能够在亚秒级别响应并处理图上的动态点对点查询，展现出远超现有系统的出色性能。

讲者简介：清华大学博士。主要在计算机系统机构领域开展创新性和实用性相结合的研究工作，提出了系列新思路和新方法，相关成果在包括 OSDI、SOSP、ASPLOS、HPCA、FSE、VLDB、ATC、EuroSys 等国际顶级会议和期刊上发表论文二十余篇。其中发表在A类会议FSE 2014 的论文获ACM SIGSOFT 杰出论文奖，先后获得清华大学、北京市、IEEE TCSC、ACM SIGOPS等组织颁发的优秀博士毕业论文奖。获得国家自然科学基金青年科学基金及博士后基金一等项目资助。CCF推荐中国科协青年人才托举计划入选，科技部重点研发项目课题负责人。 博士毕业后进入清华大学与深信服联合培养的博士后计划，负责创新业务孵化，担任深信服首席算法技术专家，后任职创新研究院院长。先后主导基于机器学习的恶意软件识别引擎（SAVE）、安全大数据平台、RDS 等创新项目孵化。其中 SAVE 引擎服务于上万家客户，2018年获得SKD Awards，2019年获得Google VirusTotal、德国AV-Test 等多项国际机构认可。 2022 年加入清华大学计算机系高性能所，任职教研系列助理教授。