第十四期CCF秀湖会议在CCF业务总部&学术交流中心成功举办,来自学术界与工业界的二十余位专家围绕“大规模图计算与智能系统”这一主题开展探讨和交流。本次会议的报告和讨论从大规模图系统的最新研究、图学习与智能技术最新进展、大模型时代下图技术机遇与进展、跨学科的图智能技术交流与合作四个方面展开,同时就图系统、图计算与图智能的现状与未来发展路径形成了共识。
▲部分与会专家合影▲
2024年5月24日至26日,第十四期CCF秀湖会议在苏州CCF业务总部&学术交流中心举办,会议为期三天,就“大规模图计算与智能系统”进行深入交流和研讨。CCF副理事长、中国科学院院士、清华大学胡事民教授出席并致辞。本次秀湖会议的执行主席为清华大学陈文光教授,联合主席为北京大学邹磊教授、中国人民大学魏哲巍教授、复旦大学郑卫国研究员。会议特别邀请加拿大皇家科学院院士、滑铁卢大学M. Tamer Özsu教授,CCF会士、大数据专委主任、中国科学院计算技术研究所副所长程学旗研究员,欧洲科学院院士、上海交通大学林学民教授,俄罗斯工程院外籍院士、合肥工业大学吴信东教授等20余位专家出席会议(名单后附)。
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特邀报告 | 开宗明义
▲胡事民院士致辞▲
会议伊始,秀湖会议AC主席胡事民院士致辞欢迎本次与会的嘉宾,并介绍了本次会议的主题和专题设置,期待能汇集图数据系统、图算法和图学习等各方面的专家,共同推动图计算与智能系统学科发展。
▲M. Tamer Özsu教授特邀报告▲
接下来,加拿大皇家科学院院士、滑铁卢大学M. Tamer Özsu教授做特邀报告“Graph Processing-A Panoramic View and Some Open Problems”。Özsu教授对于图计算研究给出了系统的总览,并提出了一些开放性问题。Özsu 教授指出,虽然图数据无处不在,但是图计算研究分散为若干子领域,彼此联系不够密切,因此希望能给出一个从整体视角的概览。Özsu 教授从图类型、图动态性、算法类型、负载类型等几个视角对图计算研究进行概述,然后就RDF 引擎、图数据库系统、图分析系统、动态图和流图等问题进行了详细介绍。最后, Özsu 教授给出了一些开放性问题,包括图处理的硬件支持、图的HTAP系统、兼容RDF和属性图的通用图数据库系统等。
▲吴信东教授特邀报告▲
俄罗斯工程院外籍院士、合肥工业大学吴信东教授做了特邀报告“Huaputong : Chatting about Who You are with Genealogical Knowledge Graphs”。吴教授围绕跨姓家谱系统——华谱系统,介绍了其主要功能和背后的知识图谱技术。同时,吴教授也介绍了结合家谱知识和大模型推理的问答系统——华谱通。吴教授指出,目前存在四类计算范式:第一性原理的数学模型、逻辑符号推理、深度学习、生成式预训练大模型。四类计算范式各有千秋,优势互补会是未来的发展方向。
▲于旭教授特邀报告▲
香港中文大学于旭教授做了特邀报告“To Support Massive Graphs : Insights into Algorithms, Systems and Learning”。于教授从关系数据库的诞生开始介绍图数据库与图算法的发展历程,并从图算法、图系统、图查询语言等多个领域介绍了图计算研究的进展。于教授围绕几个前沿研究问题开展了讨论,包括使用关系数据库支持图计算负载、图结构学习、图与大语言模型的结合等。最后,于教授也提出了一些开放性问题,例如设计结合关系型数据库和图数据库的一体化系统、图分析任务与图查询任务的整合等。
▲林学民教授特邀报告▲
欧洲科学院院士、上海交通大学林学民教授做了题目为“Progress in Graph Computation”的特邀报告。林教授介绍了若干图计算领域的前沿研究课题,包括在社交网络挖掘中十分重要的凝聚子图问题及其在社区挖掘、分子网络分析、蛋白质相互作用网络分析、刷单检测、推荐系统等领域的应用案例。然后,林教授介绍了用于防止社交网络解体的网络韧性问题、单CPU和分布式场景下的子图枚举问题等代表性图计算问题。最后,林教授讨论了如何将图算法与机器学习结合、图算法复杂度与算法设计间的关系等问题。
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专题分享 | 精彩纷呈
本次会议设置了大规模图系统的最新研究、图学习与智能技术最新进展、大模型时代下图技术机遇与进展、跨学科的图智能技术交流与合作四个专题。每个专题均安排了若干观点分享报告。嘉宾们从属性图与在线/近线一致性、图数据库系统设计与性能挑战、图神经网络表达能力前沿进展、大模型时代下的图学习、生命科学与化学中的图网络问题等多个方面介绍了自身的研究进展与应用实践,同时分享了自己的观点和看法。嘉宾们的报告内容精彩纷呈,既有前沿技术与工具系统探索,又有行业概况与企业实践分享。
专题一:大规模图系统的最新研究
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(左起:陈文光、郑龙、邹磊、洪亮、曾立)
专题二:图学习与智能技术最新进展
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(左起:贺笛、张岩峰、张牧涵、王桢)
专题三:大模型时代下图技术机遇与发展
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(左起:陈华钧、石川、吴齐天、李佳、沈游人)
专题四:跨学科的图智能技术交流与合作
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(左起:唐淳、郑文明、张强、洪春涛)
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开放讨论 | 观点碰撞
在特邀报告后的观点发言环节,陈文光教授、洪春涛博士、石川教授、吴信东教授、于旭教授、邹磊教授嘉宾围绕图生态系统、通用图计算框架、大学教育中图数据课程的开展等问题进行了探讨和交流。
▲现场-Panel▲
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赏湖健步 | 姑苏风光
在思想碰撞与热烈讨论之余,会议组织与会嘉宾移步户外,到风景秀美的湖边健步,在共赏春日姑苏美好风光的同时继续增进了解并交换意见。与会嘉宾们普遍认为当前大数据和人工智能是国家重点布局的研究方向,针对图的数据管理系统、图计算系统和智能学习技术将有望成为我国下一代大数据与人工智能研究布局中的重要组成部分。
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思想汇聚 | 求同存异
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(本次会议执行主席及联合主席:陈文光、邹磊、魏哲巍、郑卫国)
会议最后半天,与会嘉宾围绕图计算与智能系统的现状与前景进行了专题研讨和总结。此次讨论在此前三天会议内容的基础上,对图系统、图算法、图学习相关议题进行了研讨和共识建立,并对图计算与智能系统的未来发展趋势进行了预测和分析。嘉宾们通过充满活力的讨论,就大规模图系统、图学习与智能技术、大模型时代下图技术机遇与发展、跨学科的图智能技术交流与合作等关键领域达成了初步共识。这些深入的交流和洞见为推动大规模图计算与智能系统的未来发展方向提供了宝贵的思路和建议。
CCF将持续推进相关话题的讨论与总结,请持续关注CCF的后续报道。
秀湖会议是CCF全新打造的小型精品国际学术讨论会品牌,借鉴德国达堡研讨会(Dagstuhl Seminars)、日本湘南会议模式,旨在深入探讨计算机相关领域的科学、技术、应用、教育和产业等问题,为未来计算技术的发展和应用提供新思路和新建议。每个研讨会均针对某一个具体的前沿问题讨论交流为主,仅限发起人邀请的一线专家参与,不对外开放,会期3天,要求参会者全程参会,不能中途离会,引导科学家、企业技术专家及教育专家在浮躁的社会中沉下心来钻研学术。
参会专家名单
特邀嘉宾(姓名拼音排序)
M. Tamer Özsu 加拿大滑铁卢大学
程学旗 中科院计算所
林学民 上海交通大学
吴信东 合肥工业大学
参会嘉宾(姓名拼音排序)
陈华钧 浙江大学
贺 笛 北京大学
洪 亮 武汉大学
洪春涛 蚂蚁集团
李 佳 香港科技大学(广州)
李友焕 湖南大学
彭 鹏 湖南大学
沈游人 海致星图
石 川 北京邮电大学
唐 淳 北京大学
王 桢 中山大学
吴齐天 上海交通大学
于 旭 香港中文大学
曾 立 华为
张 强 浙江大学
张牧涵 北京大学
张岩峰 东北大学
郑 龙 华中科技大学
郑文明 东南大学
秀湖会议学术委员会(AC)主席
胡事民 清华大学
会议执行主席
陈文光 清华大学
会议联合主席
邹 磊 北京大学
魏哲巍 中国人民大学
郑卫国 复旦大学
会议工作人员
刘 钰 北京交通大学
苟向阳 香港中文大学
秀湖会议年度合作单位腾讯、华为及金牌合作单位联想研究院对本期会议给予了大力支持。
CCF秀湖会议主题预告:
CCF欢迎更多会员和业界专家关注和申请秀湖会议。
联系邮箱:bls@ccf.org.cn