时间：7.30下午3：30-4：30

地点：超算中心202会议室

摘要：随着计算机、互联网、通信以及定位技术的快速发展，人们获取、存储和传输数据的能力日益增强。大数据具有三大特征：规模(volume),速度(velocity)和多样(variety)。规模是指数据量非常大；速度表示数据输入和输出的速度非常高；而多样性表明数据类型和来源非常广泛。现有工作为解决大数据的规模和速度特征进行了大量研究，但很少有工作关注大数据的多样性。为了处理各类异构数据，可以借助于度量空间。度量空间是一种通用模型，只要数据间距离度量满足三角不等式，就可以表示任何类型的数据。因此，基于度量空间模型，可以开发统一的解决方案来处理所有各种异构数据类型。演讲者系将统地在介绍度量空间中索引和查询处理技术，包括度量索引结构，度量查询处理和度量查询可用性。

报告人介绍：

陈璐，女，1989年11月生，于2016年6月获浙江大学计算机科学与技术专业工学博士学位，而后在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院做博士后研究，2017年10月入职丹麦奥尔堡大学计算机科学系，担任Associate Professor (副教授)。研究方向为数据库和大数据管理与分析，已在国内外顶级/重要学术期刊或会议VLDBJ、TKDE、SIGMOD、VLDB、ICDE、SIGIR等发表论文36篇，其中中国计算机学会（CCF）推荐A类国际期刊或会议论文23篇，授权/实质性审查专利10项，出版中文学术专著1部，并获APWeb-WAIM 2018最佳论文奖、2017年CCF优秀博士学位论文奖、2016年浙江省优秀博士学位论文提名论文、ICDE 2015（One of the Best Papers）等。现/曾担任WWWJ等SCI期刊专刊特邀编辑，VLDBJ、TKDE、TMC、Information Sciences、Geoinformatica等10余个国内外顶级/重要学术期刊评审专家，IEEE ICBK 2019宣传共同主席，MDM 2019博士论坛共同主席，WISE 2017出版主席，SIGMOD、VLDB、ICDE、CIKM、DASFAA等20余个顶级/重要国际学术会议程序委员会委员/评审员。