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演讲摘要：图模型是表示复杂关系的数据模型，而时态图是图的结构或顶点与边的属性随着时间的推移而持续发生变化的一种数据模型，在现实世界中有广泛且重要的应用。面对 大体量的时态图数据以及大量的时态图数据分析和挖掘任务，目前尚缺少一种可以可靠、有效地存储和管理这些时态图数据，并快速响应图查询的时态图数据管理系统。本课题针对该 问题开展工作，拟研究与实现时态图数据管理系统TGraph。该系统基于图数据库系统Neo4j构建，在保持Neo4j原有生态的基础上，针对时态图数据管理进行专门设计与优化，实现时 态图数据的存储引擎，提供时态数据操作完整的事务能力（ACID），提供丰富的时态查询功能，支持时态索引以加速查询性能，形成可靠、 高效、便捷的时态图数据管理系统。
讲者简介：马帅博士，北京航空航天大学教授，国家杰青，数据库专委常委、大数据专委委员，VLDB Journal和IEEE Transactions on Big Data编委等。长期从事大数据分析和管理，研究成果持续发表在国际顶级数据库、数据挖掘与计算机系统期刊(TODS、VLDB Journal、TKDE、TMC、TCS 等)和会议SIGMOD、VLDB、ICDE、WWW、ACL、IJCAI、AAAI、USENIX ATC、MobiCom等)。获国际顶级数据库会议VLDB'2010 唯一最佳论文奖、数据挖掘知名会议ICDM'2019候选最佳论文、2017年中国电子学会科技进步特等奖(8/15) 等。
第37届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2020）
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