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演讲摘要：索引是数据库系统提升性能的核心手段之一。 近年来随着机器学习技术的进步，基于机器学习的索引推荐技术在云数据库上有较高的性价比和很大的性能潜力。 然而，尽管近年来学术界对基于机器学习的索引推荐技术进行了积极的研究，机器学习模型自身仍然存在训练效率低、不鲁棒和安全隐患等问题，导致基于机器学习的索引推荐无法实时更新、存在性能波动和易被恶意攻击扰乱。本研究拟开展面向云数据库的索引推荐研究，提高基于机器学习的索引推荐模型的训练效率、鲁棒性和安全性，保证云数据库的高性能、低延时、高可用性，高适用性和高可靠性。
讲者简介：林琛，博士，厦门大学信息学院教授，博士生导师，中国计算机学会高级会员，中国计算机学会数据库专委委员，中国中文信息学会青工委委员。复旦大学获得学士学位和博士学位。研究方向：数据挖掘、AI4DB。在TKDE、TOIS、KDD、SIGIR、WWW、ICDE、VLDB等本领域的各权威刊物以及国际会议上发表论文60余篇。在数据挖掘方向获得国家发明专利十余项。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目，获得多企业专项资助项目等科研项目十余项。获得深圳市科研项目先进个人称号。获得福建省自然科学奖三等奖。
第39届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2022）
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