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6月12日至17日，ACM 数据库顶级会议（ACM SIGMOD/PODS) 于美国费城召开并发布公示，中国人民大学高瓴人工智能学院魏哲巍教授因其发表于PODS 2012的论文《Mergeable Summaries》荣获时间检验奖（ACM PODS Alberto O. Mendelzon Test-of-Time Award）。该奖项于2007 年设立，旨在奖励十年内对研究、方法论及实践产生重大影响的PODS论文。

本项工作开启了数据摘要合并性的理论研究，对流数据上的算法实现具有非常重要的意义，且已成为业界Apache Data Sketches 项目及其他类似产品的核心设计原理。其中，魏哲巍教授的主要贡献是提出了Misra-Gries Summary（MG摘要）的合并算法，该算法首次实现了两个确定性数据流摘要的合并，目前已被MIT、UC Berkeley等国际名校的研究生课程和数据流算法教科书收录。

ACM PODS是数据库理论的国际顶级会议，其论文普遍关注于数据库代表性问题，采用的技术涉及计算逻辑、有限模型理论、复杂性理论、算法和数据结构设计与分析等领域。ACM SIGMOD是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。1991年，SIGMOD与PODS首次在美国丹佛（Denver）联合召开，并取得了巨大成功，这极大地鼓舞了数据库领域理论和系统研究的结合。在此之后，SIGMOD和PODS会议均同时举行，旨在为数据库研究、从业和开发人员提供最前沿的想法和成果，提供技术交流的平台，促进数据库学科的发展。

附：

论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2500128

论文作者：Pankaj K. Agarwal, Graham Cormode, Zengfeng Huang, Jeff M. Phillips, Zhewei Wei, Ke Yi（作者按姓氏首字母排序, 以遵从理论计算机领域传统）

魏哲巍教授简介

魏哲巍，教授，博导，入选国家高层次青年人才计划。2008年本科毕业于北京大学数学科学学院，2012年博士毕业于香港科技大学计算机系；2012年至2014年于奥胡斯大学海量数据算法研究中心担任博士后研究员，2014年9月加入中国人民大学信息学院担任副教授，2019年8月起任教授。2020年4月加入中国人民大学高瓴人工智能学院。在数据库、理论计算机、数据挖掘、机器学习等领域的顶级会议及期刊上（如SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS、KDD、SODA等）发表论文50余篇。担任PODS、ICDT等大数据理论会议论文集主席以及VLDB、KDD、ICDE、ICML、NeurIPS等国际会议程序委员会委员。主持多项自然科学基金青年项目、面上项目及重点项目子课题。担任鹏城实验室广州基地青年科学家。培养博士生获2021年百度奖学金（全球10人）。