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计通学子荣获CCF中国数据库学术会议(NDBC 2020)“萨师煊优秀学生论文奖”

单位(作者):计算机与通信工程学院 | 来源:本站原创 | 更新时间:2020-11-18 | 点击数:

近日,计通学院博士研究生苗雪同学荣获第37届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2020)“萨师煊优秀学生论文奖”。此次会议由中国计算机学会(CCF)主办,是中国数据库领域的最高学术会议。“萨师煊优秀学生论文奖”是由萨师煊教授创办的一项旨在鼓励数据库青年学生的学术奖励。论文评审采用双匿名制。本次大会共收稿190篇,苗雪同学的论文在评审中表现优秀,被组委会推荐为候选论文。10月16日上午,经过现场答辩的激烈角逐和CCF数据库专委委员的投票,苗雪同学最终获得“萨师煊优秀学生论文奖”。目前,论文已被NDBC会议推荐至《计算机研究与发展》期刊发表。《计算机研究与发展》是中国计算机类最有影响的学术期刊之一,是我国计算机类核心期刊,其影响因子和总被引频次在同类学术期刊中名列前茅,是CCF推荐的A类中文期刊。

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苗雪同学的论文研究了空间数据库上的视域扇形(Field-Of-View,FOV)查询问题,提出了FOV的五边形近似表示方法,设计了一种凸多边形树索引结构,提出了该索引结构的操作算法,给出了该索引的优化策略。视域扇形是由拍摄影像的地理位置和镜头的光学参数共同确定的,它可以用来建立影像和地理区域之间的映射关系,使得用户可以从空间数据查询的角度搜索影像数据。目前已有的针对视域扇形的索引主要是基于R*树索引的,论文发现R*树中用矩形近似表示扇形具有节点内多余空间大、节点间重叠多的缺点,这使得基于R树的索引查询效率低。针对此缺点论文用五边形表示扇形的方法设计了凸多边形树,为了保证树中孩子节点数量稳定,论文设计了“淹没算法”来控制树中节点边数为一个固定值。

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随着图像采集设备,如智能手机、摄像头等的广泛普及,每天都会产生大量的影像数据,针对这些数据的存储和查询面临着巨大的挑战。由于这些图像采集设备都配备了GPS传感器,所以可以为这些影像数据进行结构化表示。凸多边形树可以有效索引这种结构化的影像数据并可以支持针对这些数据的多种空间查询技术,比如为用户检索出拍摄到某一景点的所有照片。

(图片:计通学院)

(责编:付云笛)