WAMDM的全称是"Web And Mobile Data Management"(即网络与移动数据管理实验室), 它是孟小峰教授所领导的一个研究型实验室,附属于数据工程与知识工程教育部重点实验室以及中国人民大学 信息学院

WAMDM实验室的研究兴趣是如何使数据库技术能更好地适应和融入网络和移动的计算环境。我们实验室的研究风格有两个方面:既有理论研究,也有实际系统。这样保证了我们的研究都是有实用价值的。创新数据系统研究是我们的目标!

新世纪以来,数据库界普遍面临的一个问题是,在传统的数据库技术成熟之后,数据库研究应向何处去?凭借自己对当时技术趋势的判断,我将研究目标定位在解决数据库技术与Web计算和移动计算交叉结合所产生的挑战性问题,即结构多样的Web数据管理,半结构化XML数据的管理,以及移动环境下的数据管理问题,并创立了"网络与移动数据管理实验室(Web and Mobile Data Management",致力于这方面的研究,取得了一些国内外所共知的研究成果。我把这一阶段的研究概括为创新数据管理研究1.0。自2011年又是一个十年的伊始,我们在思索实验室下一个十年的研究布局。我们不难发现数据库技术的变革(其实任何信息技术亦如此)主要来自三方面的驱动力,即:计算模式,硬件技术,应用模式的不断创新。基于三方面驱动力的需求,我们把对下一个十年的研究概括为创新数据管理研究2.0,具体包含如下的研究方向:

l 闪存数据库系统的研究。它来自硬件技术变革的驱动力,其研究目标是针对闪存硬件特性、灵活的应用模式和传统数据库技术的不足,研究全新的闪存数据库管理技术;

l 云数据库系统的研究。它来自计算模式变革的驱动力,其研究目标是实现一种具有灵活配置、高可用性、高容错性、可扩展性和高性能的云数据库系统;

l Web与社会计算的研究。它来自应用模式变革的驱动力,其研究目标是把社会计算的方法引入Web数据管理,构建大规模知识图谱,解决Web信息的应用和可信问题;

l 隐私保护研究。它来自应用模式变革的驱动力,即Mobile Web需求日益迫切,其研究目标是解决移动搜索、隐私保护等关键问题,主要研究内容包括联邦学习、差分隐私、区块链与数据透明、公平问题等;

l 大数据分析研究。它来自应用模式变革的驱动力,其研究目标是将数据分析技术引入现实场景,如进行天文大数据分析等。

本网站包含了目前正在进行中的研究项目,以及我们实验室里的人员信息。您可以查看我们实验室每周研讨会和实验室年度报告信息。此外,您还可以查看以下相关站点:


[开放系统]
[会议及其他]
实验室亮点  
特邀报告
  • 2021-12-9 北京 孟小峰 Invited Talk CAAI第六届全国大数据与社会计算学术会议[新闻链接]
  • 2021-5-28 重庆 孟小峰 Invited Talk 大数据数据库系统研究[新闻链接]
  • 2021-5-26 北京 孟小峰 Invited Talk 第287期双清论坛做“复杂系统管理与数据智能方法”报告[新闻链接]
  • 2021-4-23 杭州 孟小峰 致辞 第二届中国空间数据智能学术会议[新闻链接]
  • 2020-12-14 线上 孟小峰 Invited Talk 第二届社会计算国际会议[新闻链接]
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    实验室新闻
  • 2021-12-31 首届“中国空间数据智能战略研讨会”在北京顺利召开[详细]
  • 2021-12-19 WAMDM博士生王雷霞赴香港理工大学进行为期半年的学术交流[详细]
  • 2021-12-09 实验室参与组织CAAI第六届全国大数据与社会计算学术会议[详细]
  • 2021-12-09 全国社会计算大赛决赛成功举办[详细]
  • 2021-12-9 中国社会计算发展报告2021 发布[详细]
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    最近发表的论文:

    · Q. Ye, H. Hu, N. Li, X. Meng, et al. Beyond Value Perturbation: Local Differential Privacy in the Temporal Setting[C]. 2021-IEEE Conference on Computer Communications(INFOCOM), pages: 1--10, 2021.

    · Junxu Liu, Jian Lou, Li Xiong, Jinfei Liu and Xiaofeng Meng: Projected Federated Averaging with Heterogeneous Differential Privacy. Proc. VLDB Endow. 15(4): 828–840(2021).

    · Changyin Luo, Tangpeng Dan, Yanhong Li, Xiaofeng Meng, Guohui Li: Why-not questions about spatial temporal top-k trajectory similarity search. Knowl. Based Syst. 231: 107407 (2021)

    · 张祎,孟小峰.InterTris:三元交互的领域知识图谱表示学习[J].计算机学报,2021,44(08):1535-1548.

    · 孟小峰, 刘立新. 基于区块链的数据透明化:问题与挑战[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2):237-252.

    · 朱敏杰,叶青青,孟小峰,杨鑫.基于权限的移动应用程序隐私风险量化[J].中国科学:信息科学,2021,51(07):1100-1115

    · 孟小峰. 科学数据智能:人工智能在科学发现中的机遇与挑战[J]. 中国科学基金,2021,35(3):419-425.

    · 王雷霞,孟小峰.ESA:一种新型的隐私保护框架[J].计算机研究与发展,2022,59(01):144-171.(2021年在线出版)

    · Gang Pan, Hui Lin, Xiaofeng Meng, Yunjun Gao, Yong Li, Qingfeng Guan, Zhiming Ding: Spatial Data and Intelligence - Second International Conference, SpatialDI 2021, Hangzhou, China, April 22-24, 2021, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science 12753, Springer 2021, ISBN 978-3-030-85461-4.

    · Xiaofeng Meng, Xing Xie, Yang Yue, Zhiming Ding:Spatial Data and Intelligence - First International Conference, SpatialDI 2020, Virtual Event, May 8-9, 2020, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science 12567, Springer 2021, ISBN 978-3-030-69872-0.

    · Xiaofeng Meng, Fusheng Wang, Chang-Tien Lu, Yan Huang, Shashi Shekhar, Xing Xie:

    · SIGSPATIAL '21: 29th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, Virtual Event / Beijing, China, November 2-5, 2021. ACM 2021, ISBN 978-1-4503-8664-7.

    · Shuo Wang, Aishan Maoliniyazi, Xinle Wu, and Xiaofeng Meng. Emo2Vec: Learning emotional embeddings via multi-emotion category[J]. ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), 2020, 20(2): 1-17.

    · Wu X, Wang L, Wang S, et al. A Unified Adversarial Learning Framework for Semi-supervised Multi-target Domain Adaptation[C], DASFAA 2020.

    · Chen Yang, Yongjie Du, Zhihui Du, Xiaofeng Meng:Micro Analysis to Enable Energy-Efficient Database Systems. EDBT 2020: 61-72

    · Q. Ye, H. Hu, M. H. Au, X. Meng, X. Xiao. LF-GDPR: Graph Metric Estimation with Local Differential Privacy. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)

    · Q. Ye, H. Hu, M. H. Au, X. Meng, X. Xiao. Towards Locally Differentially Private Generic Graph Metric Estimation. Proc. of the 36th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE’20), Dallas, USA, Apr. 2020, pp 1922-1925.

    · Minjie Zhu , Qingqing Ye , Xiaofeng Meng , Xin Yang . Permission-based mobile application privacy risk quantification[J]. Science in China: Information Science, accepted

    · Xiaofeng Meng , Lixin Liu . Blockchain and Data Governance[J]. National Science Foundation of China, 2020,34(1):12-17.

    · Xiaofeng Meng ,Lixin Liu . Blockchain-based data transparency: problems and challenges[J]. Computer Research and Development, accepted

    · Xiaofeng Meng .Study on Several Governance Models of Cracking Data Monopoly[J].People's Forum,2020(27):58-61.


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