2019 年4月21日，我从武汉乘飞机来到了泰国清迈参加第24届数据库系统与发展应用国际会议（DASFAA 2019）。泰国是一个旅游国家，清迈为泰国北部城市，环境优美，气候凉爽，素有“泰北玫瑰”的雅称。Dasfaa会议是数据库系统应用方面的重要会议，是CCF B类的会议，本次会议参会人数共计100多人，其中华人占据了70%以上（其中不乏一些华人教授在世界名校任教），以及加拿大、新加坡、澳大利亚、印度、泰国、日本、韩国等其他一些国家的科研人员。

4 月22日，我到DASFAA会议接待处报道，同时也听取了其中一个感兴趣的研讨会：The 3rd International Workshop on Graph Data Management and Analysis (GDMA 2019)。近年来，人们对图形在不同领域的应用产生了很大的兴趣。它们广泛应用于多媒体数据库、蛋白质网络、社交网络和语义网络等不同应用领域的数据建模。随着大量复杂结构图数据的不断出现和增加，有效地支持基本数据管理机制的图形数据库对于有效地理解和利用任何图形集合至关重要。另一方面，由于图中实体之间的复杂互联，分析这些海量图并不容易。随着图形数据越来越大，这些问题将变得更加困难。因此，人们对为图形数据开发分析和管理技术的兴趣越来越大。在研讨会上，不同领域的研究人员互相交流研究想法和结果，讨论如何在不同的应用领域提供高效的图形数据管理技术，并了解这一领域的研究挑战。

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4.22-4.25 是DASFAA主会的流程，会议特邀香港科技大学的陈雷教授、滑铁卢大学的Ashraf Aboulnaga教授和新加坡国立大学的Anthony K. H. Tung教授做主题报告，报告主题分布是“Knowledge Base Refinement and Enhancement”，“Databases on the Cloud -Architectural Implications”和“Information-on-the-Go: Applications and Foundation”。会议还邀请了昆士兰大学的周晓方教授和李雪教授做session 主席，清华大学的李国良、苏州大学的李直旭副教授等一批优秀的青年一线科研人员参与了会议并作了报告。

（香港科技大学陈雷教授作报告 ）

本次会议分为13个主题，分别是：Big Data, Graphs, Clustering & Classification, Crowdsourcing, Embedding, Data Integration, Machine learning, Knowledge Graph, Social network, Recommendation, Spatial Database, Privacy & Graph, Spatio-temporal Database. 本人结合自己的研究方向重点参与了Clustering & Classification， Machine Learning以及Knowledge Graph这三个主题。其中 Lin Zhu等人的Incremental Discovery of Order Dependencies on Tuple Insertions值得关注，为我的进一步的研究提供了新的方向，本次会议我的论文题目是 Semi-supervised Clustering with Deep Metric Learning ，主要采用深度度量学习的方法对静态数据进行半监督聚类，通过会议交流学习，我认为可以将自己的研究内容深入到动态数据流上的聚类分析，将数据看作是一个一个的时间戳序列，当前的聚类结果应该以上一个时间戳的结果作为依据，快速而准确的进行动态聚类。本届DASFAA会议的best paper是电子科技大学的张众博士的“Towards Robust Arbitrarily Oriented Subspace Clustering” 引起了大家的广泛关注。本文作者提出了一种新的子空间聚类算法RAOSC，将鲁棒性任意定向的子空间聚类问题定义为一类低阶组结构优化问题，与现有的基于低秩的子空间聚类方法不同，RAOSC可以在不预先知道子空间维数的情况下，显式地生成聚类的子空间。同时本人的论文也以poster的形式在大会上进行展示，与其他研究学者进行了深刻的讨论，对于增量式数据流的聚类有了一定的启发，也计划将之作为自己后续的研究内容。

4 月26日，带着满满收获的我返回中国，在后续的博士学习中，本人将以数据挖掘为大背景，聚类分析为切入点，研究最新的聚类算法在图像分类上的应用，DASFAA会议的主旨正是以数据库系统的发展和应用，参与本次会议使我的博士研究规划更加清晰具体，甚至对我未来的职业规划和选择都起到了一定的作用。总而言之，参加本次会议对我的博士生涯具有非常重要的意义！