邹磊 (Lei Zou)

教授，博导

地址：北京海淀区中关村北大街128号北京大学王选计算机所大楼，100871

邮箱：zoulei AT pku DOT edu DOT cn

邹磊，北京大学王选计算机研究所教授、电子出版新技术国家工程研究中心副主任。国家自然科学基金优秀青年基金获得者，主持包括国家自然科学基金重点基金和国家科技部重点研发计划课题等多项国家级课题。邹磊分别毕于2003年和2009年毕业于华中科技大学计算机科学与技术学院获得学士和博士学位。博士学习期间，分别访问了加拿大滑铁卢大学和香港科技大学。2009年7月加入北京大学王选计算机研究所（原北京大学计算机科学技术研究所），分别于2012年8月和2017年8月晋升为副教授和教授。

邹磊教授最近主要研究方向包括图数据库，知识图谱，面向图的软硬件协调计算，以及图数据在大数据方面的应用。2017年所主持的项目“大规模图结构数据管理”获得教育部自然科学二等奖。

团队（PKUMOD）招聘教师和博士后，本科生实习机会

新闻

2024-4-22 论文“LM-SRPQ: Efficiently Answering Regular Path Query in Streaming Graphs”被VLDB 2024接收

2024-2-29 论文“Materialized View Selection & View-Based Query Planning for Regular Path Queries”被SIGMOD 2024接收

2024-1-25 论文“Rethinking and Extending the Probabilistic Inference Capacity of GNNs”被ICLR 2024接收

2023-11-1 gStore入选BenchCouncil年度世界开源系统杰出成果; 邹磊作为gStore主要学术贡献者入选“开源系统杰出人才”中文入口：https://www.benchcouncil.org/evaluation/opencs/cn/annual.html

2023-11-1 论文“LLMaAA: Making Large Language Models as Active Annotators”被EMNLP 2023接收

2023-8-7 论文“gFOV: A Full-Stack SPARQL Query Optimizer & Plan Visualizer ”和“CORD: A Three-Stage Coarse-to-Fine Framework for Relation Detection in Knowledge Base Question Answering”被CIKM 2023接收

2023-5-5 论文“AtTGen: Attribute Tree Generation for Real-World Attribute Joint Extraction”和“A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction”被ACL 2023接收

2023-4-24 论文“ Exploiting Ubiquitous Mentions for Document-Level Relation Extraction”被SIGIR 2023接收

2023-2-28 论文“FASI: FPGA-friendly Subgraph Isomorphism on Massive Graphs”被ICDE 2023接收

2023-2-22 论文“IFCA: Index-Free Community-Aware Reachability Processing Over Large Dynamic Graphs”被ICDE 2023接收

2023-2-20 论文“Sliding Window-based Approximate Triangle Counting with Bounded Memory Usage”被VLDBJ 2023接收

2022-12-18 论文“SGSI – A Scalable GPU-friendly Subgraph Isomorphism Algorithm”被TKDE 2022接收

2022-11-27 论文“gTop: An efficient SPARQL Query Engine”被 APWEB-WAIM 2022 录用，并获得Best Demo Paper Award

2022-09-30 学生薛冰聪获得国家奖学金

2022-09-20 论文 “GAMMA: A Graph Pattern Mining Framework for Large Graphs on GPU " 被ICDE 2023接收

2022-09-20 论文 “VEND: Vertex Encoding for Edge Nonexistence Determination" 被ICDE 2023接收

2022-08-20 论文 “VGStore: A Multimodal Extension to SPARQL for Querying RDF Scene Graph”和“Introducing Semantic Information for Numerical Attribute Prediction over Knowledge Graphs”被ISWC 2022接收

2022-06-05 论文 “Graph Stream Sketch: Summarizing Graph Streams with High Speed and Accuracy”被TKDE 2022接收

2022-04-11 论文 “Crake: Causal-Enhanced Table-Filler for Question Answering over Large Scale Knowledge Base”被NAACL 2022接收

2022-03-24 论文“Knowledge Graph Quality Management: a Comprehensive Survey” 被TKDE 2022接收

2022-03-23 论文 “Enhancing Chinese Pre-trained Language Model via Heterogeneous Linguistics Graph”被ACL 2022接收

图数据管理

随着社交网络、知识图谱和其他网络数据的发展，图在大数据分析等应用中的作用越来越重要。不同于传统的关系型数据库（RDBMS），图数据是以更加显式地方式来表征事物之间的复杂关联。虽然灵活模式（schema-free）使得图数据库更加方便地进行多源异构数据的集成，但是同时也为图数据库的查询优化和分布式处理带来诸多挑战。我的研究重点是构建原生的图数据库系统，包括结构感知的索引构建、查询优化机制和分布式图查询框架。另外，我们也研究了图算法的优化，包括模式匹配、路径类和随机游走类的图算法。

知识图谱

由于在不同领域的广泛应用，知识图谱的研究引起了研究者的广泛关注。总的来说，知识图谱是一个交叉研究的课题，因为不同领域的研究者从不同的角度来研究知识图谱。我的研究主要集中在面向知识图谱系统的研究工作，包括：知识图谱的构建平台，知识图谱数据的存储和管理，以及知识图谱应用系统，例如面向知识图谱的自然语言问答系统。在研究过程中，我们构建了一系列的知识图谱系统gStore，包括知识图谱图数据库gBuilder，知识图谱构建平台和知识图谱问答系统gAnswer。另外，我们最近在重点研究多模态知识图谱以及推理等相关课题。

面向图计算的软硬件协同设计

由于图问题的固有的复杂性，一个可行的技术路线是利用硬件的计算特点来进行加速；然而，不同的硬件加速器（GPU、FPGA等）有着不同的计算特点。我的研究重点是设计一系列的定量模型，对图问题的特点和硬件加速器的计算特征进行联合建模，将面向图计算的加速器设计问题转化为一个模型优化问题。另外，在设计中，我们着重考虑在不同图算法中抽象共同算子，通过软硬件一体化的策略来优化这些图算法中的共同计算模式，从而加速一批图算法的性能。

在读博士研究生 : 庞悦、苏勋斌、李彦增、杨凌林、林殷年、曹立升、叶心怡、马斯坦、赵春山、钟嘉伦

在读硕士研究生: 张若禹、张旻昊、徐拓、熊云帆、王斐、袁知秋

在站博士后: 李思莹

已毕业学生

2024

Xiangyang Gou, Xinyi Ye, Lei Zou, Jeffrey Xu Yu: LM-SRPQ: Efficiently Answering Regular Path Query in Streaming Graphs. Proc. VLDB Endow. 17(5): 1047-1059 (2024)

邹磊 (Lei Zou)

2022

2021​​

2020

2019

2018及以前

2021