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演讲摘要:数据的爆炸式增长使得数据库系统的规模越来越大。数据库系统面临异构数据、海量应用和大规模用户对性能的迫切需求。这些需求要求数据库系统能够自动的适应数据的特点、工作负载的特点,以及系统资源的情况。机器学习技术能有效缓解这些问题。本报告将从利用机器学习技术构建智能数据库系统的角度,对数据库的任务进行分类,介绍机器学习技术在解决这些任务上的最新进展,以及清华大学数据库组在ML4DB方面的相关工作。
讲者简介:张勇,清华大学信息国研中心副研究员,清华大学计算机系学士、硕士和博士,剑桥大学博士后,中国计算机学会办公自动化专委会执行委员,计算机学会高级会员,IEEE和ACM会员,清华大学校级先进工作者。研究方向为数据管理,包括ML4DB、高效数据查询和多源数据融合等。承担和参与国家级项目10项、省部级项目7项、企业合作项目17项。发表论文160余篇,包括国际顶级期刊和会议如TKDE、VLDB Journal、IPM、VLDB、ICDE、WWW、ACL、IJCAI、EMNLP等,近五年Google学术论文引用800余次,h指数16,i10指数25。获得发明专利21项,软件著作权25项。