12月26日，由CCF数据库专委会战略研讨工作组举办的“中国数据库战略研讨系列主题论坛”系列活动第二期“图数据管理和知识图谱前沿进展”在线上通过腾讯会议和B站直播方式顺利进行。本次活动邀请了悉尼科技大学AAII中心教授、澳大利亚ARC Future Fellow张颖，北京大学王选计算机研究所教授、国家优秀青年基金获得者邹磊，北京理工大学计算机学院教授、国家优秀青年基金获得者袁野，清华大学长聘副教授、国家“万人计划”青年拔尖人才崔鹏共4位讲者。活动由西北工业大学计算机学院博士生导师陈群教授主持、华为Gauss松鼠会赞助和协办。在线与会人员包括数据库专委会委员，数据库领域的高校教师、学生和业界相关人员，参会人数峰值达到1700余人。

张颖教授率先分享了近年来在大规模图数据处理方面的一些工作，包括与华为合作的紧密子图探索项目，与阿里巴巴合作的刷单检测计算项目，以及实时环检测等具有挑战性的项目。除了工业界的落地应用，张教授还从学术研究的角度系统地介绍了图算法如何应用到高维数据最近邻的近似查询，并分享了其团队在TKDE 2020开源的最近邻查询算法评测集，指出图算法仍然是未来学术界和工业界的研究热点。

邹磊教授的演讲主题是关于子图匹配的相关应用和算法。作为图数据库查询语言的基础算子，子图匹配问题需要庞大的计算量，邹教授深入浅出地介绍了两种基于回溯搜索的经典子图匹配算法以及最新的优化策略。随后，邹教授从算法设计和系统优化角度出发，重点探讨了子图匹配算法与GCN结合后碰撞出的火花。最后邹老师分享了目前其团队在ICDE 2021的最新工作，该工作创造性地将图神经网络与A*算法相结合，用于快速计算图编辑距离。

袁野教授首先生动地介绍了联邦图数据的应用背景、特点，指出联邦图数据是解决数据湖困境的关键技术。为让听众对联邦图数据有系统性的认识，袁教授详细地阐述了联邦图数据相关研究内容和一些代表性的工作，包括图数据库集成与交换、图的键与实体匹配以及图的函数依赖与冲突检测。最后袁教授面向语义集成、分布式联合查询与分析等一系列等研究热点，对联邦图数据未来的发展方向做出了一系列展望。

崔鹏教授围绕网络嵌入方法（Network Embedding）和图卷积网络(GCN)这两种技术路径，深刻地探讨了针对图结构的学习算法及其深刻的内在逻辑，重点对比了这两种方法各自的特点，指出它们其实并无绝对的优劣，而是解决问题的不同思路。在此报告中，崔教授清晰地阐述了五个GCN相关的本质性问题，并对图卷机神经网络的未来方向做了前瞻性的展望。

报告后，陈群教授主持了讨论环节，围绕本次论坛关于图数据管理和知识图谱的主题，通过聚焦“图数据库的标准与市场”和“如何构建大规模知识图谱”等四个关键问题，与四位讲者进行思维火花碰撞。四位讲者立足于各自的研究领域，分享了针对这些问题的深刻观点和看法，获得了线上观众的好评。最后，陈群教授对所有与会人员参与本次活动表达了感谢。

错过直播的老师同学可以通过以下视频回放收看本期论坛精彩内容哟（附PPT下载链接）：

https://v.qq.com/x/page/w32167izjw4.html?start=25

视频题目： CCF中国数据库战略研讨主题论坛——开场白

https://v.qq.com/x/page/y321651e996.html

视频题目：张颖 大规模图数据的查询分析和应用

https://v.qq.com/x/page/q3216we3avq.html

视频题目：邹磊 （子）图匹配：算法、系统和应用

https://v.qq.com/x/page/e3216ttrajl.html

视频题目：袁野 联邦图数据管理与分析：技术与挑战

https://v.qq.com/x/page/f3216uprjf1.html

视频题目：崔鹏 Frontiers in Network Embedding and GCN

https://v.qq.com/x/page/q3216x2l3oh.html

视频题目：CCF中国数据库战略研讨主题论坛 讨论

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