日本データベース学会

VLDB2020 特設ページ

先日行われたVLDB2020でご発表された日本人研究者をご紹介いたします。おめでとうございます.

  • 加藤先生(国立情報学研究所)のグループは,下記の発表をされました.VLDB2020でのご発表おめでとうございます.

    Programmable View Update Strategies on Relations
    Van-Dang Tran, Hiroyuki Kato, Zhenjiang Hu

    加藤先生のコメント:
    学生のVan-Dang Tranさんの研究で,古典的な問題である「ビュー更新問題」に対して,これまでにない言語的なアプローチで取り組み,ビュー更新戦略を記述するDatalogに基づく言語を提案しビュー更新を自動的に検証することにより解決策を与えました.デモセッションでも関連する研究のデモ発表を行いました.発表では参加者から,現在取り組んでいる本研究の発展について期待が寄せられました.本研究のWebサイトは以下のリンクからアクセス可能です.
    https://dangtv.github.io/BIRDS/

  • 華井さま (Southern University of Science and Technology),鈴村先生 (IBM T.J. Watson Research Center) のグループは,下記の発表をされました.VLDB2020でのご発表おめでとうございます.

    Distributed Edge Partitioning for Trillion-edge Graphs
    Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, Wen Jun Tan, Elvis Liu, Georgios Theodoropoulos, Wentong Cai

    華井さまのコメント:
    はじめにVLDB 2020 運営・関係者の皆様、参加者に方々に心より感謝を申し上げます。鈴村先生を始め共同研究者との協力のもと発表に至ることができました。
    本研究の主問題であるグラフ分割は数十年前からある基礎的な問題であり、今日では多くの分散グラフアルゴリズムやシステムに共通する問題でもあります。
    私達の提案したアルゴリズムは性能、スケーラビリティとも既存の手法から大きく改善することができました。ぜひ論文をご一読ください!
    プロジェクトページ

  • 小出さま(豊田中央研究所),肖先生(大阪大学,名古屋大学),石川先生(名古屋大学)のグループは,下記の発表をされました.VLDB2020でのご発表おめでとうございます.

    Fast Subtrajectory Similarity Search in Road Networks under Weighted Edit Distance Constraints
    Satoshi Koide, Chuan Xiao, Yoshiharu Ishikawa

    論文概要:
    本論文ではネットワーク上の移動軌跡DBに対する類似度検索の方法を提案しました.EDR や ERP といった有名な軌跡の類似度関数を含むような「重み付き編集距離」と呼ばれるクラスの類似度関数に対して,広く適用可能かつ高速検索が可能なアルゴリズムを提案したことが貢献になります.
    論文pdfへのリンク
    学会発表でのプレゼンテーション

  • 陸さま(北海道大学),工藤先生(北海道大学)のグループは,下記の発表をされました.VLDB2020でのご発表おめでとうございます.

    VHP: Approximate Nearest Neighbor Search via Virtual Hypersphere Partitioning
    Kejing Lu, Hongya Wang, Wei Wang, Mineichi Kudo

    論文概要:
    本研究は博士課程学生の陸可鏡君が中心になって行ったもので,外部記憶装置に巨大なデータがあるという前提でLSH(Locality Sensitive Hashing)を使った近似最近隣探索を高速化しています.そのアイディアは広く類似研究にも応用可能であると思われます.
    博士研究としては他にも最大内積探索の高速化なども行っていますので,博士論文が公開された際には是非ご一読ください.
    北海道大学の学位データベースにて公開されます.(2020/09/15 現在,未公開です.)