【CCF优秀博士学位论文奖-2019提名】大规模图数据查询处理关键技术研究，东北大学成雨蓉

论文摘要：图数据上的查询处理（如最短路径查询、可达查询、关键字查询等）是数据库领域最基础的问题之一。本文从用户在不同实际应用场景下的需求入手进行分析，进行合理的建模，并提出了有针对性的高效查询处理算法。

1. 大规模关联不确定图上的最短路径查询。分析了实际应用中图数据上的不确定信息彼此间存在的相关性，从而提出了一种基于马尔可夫网络的关联不确定图模型，以克服现有独立不确定图模型中的不足。
2. 分布式环境下不确定图上的可达查询。分析了在实际应用中，尤其是大数据环境下，不确定图数据通常是分布式存储的。
3. 大规模容错知识图谱上的关键字查询。分析了容错性是知识图谱在现实生活中的主要特征之一。
4. 基于事件的社交网络上事件参与规划查询。考虑在实际应用中二分图匹配结合了时空信息的情况，提出一种为基于事件的社交网络平台上的用户制定个性化参与其感兴趣的事件的规划查询问题。

关键词:大规模图数据，查询处理，最短路径查询，可达查询，关键字查询，事件参与;规划查询

作者介绍：成雨蓉，女，1989年8月生于辽宁省沈阳市。2008年考入东北大学，于信息学院计算机科学与技术专业攻读本科。本科期间曾任信息学院团委副书记，并多次获得国家、命名及校级奖学金，荣获校级、市级优秀学生等称号。2012年本科毕业后，获得直博名额，在计算机科学与工程学院王国仁教授的指导下攻读博士学位。