20201119日,计算机科学与技术学院张以文教授邀请了澳大利亚斯威本科技大学杨耘教授、华南师范大学汤庸教授和中山大学余阳教授分别就《Cutting the Unnecessary Long Tail: Cost-Effective Big Data Clustering in the Cloud》、《学者社交网络与大数据智能》和《软件工程的5G时代》进行了学术交流。本次报告会由张以文教授主持,相关方向的教师和学生线上聆听学习。


(张以文教授主持线上会议)

        云计算、物联网、 边缘计算、 智能终端以及网络应用日益深化,使得大数据应用的影响日益扩大,例如,社交网络已改变人们的生活和工作方式。面对互联网分布、异构、开放、动态的应用环境,Web Service、SOA、微服务等技术在软件架构上取得重要成果,但并未形成完整的第四代(4G)软件开发方法论。此外,集群大数据通常需要大量的计算资源,云计算无疑是一个很有前途的解决方案,然而,长尾(long tail)问题却不容忽视。因此,大数据研究领域依旧充满了多种多样的挑战性科学问题。杨耘教授、汤庸教授和余阳教授从各自的研究领域进行了报告,并与参与人员进行了交流探讨与指导,旨在为突破大数据技术与分析的关键技术瓶颈,提供有益的思考和方向。


(杨耘教授报告主页面)

        集群大数据通常需要大量的计算资源,而云计算无疑是有前途的解决方案之一。但是,如果无法正确管理,云中的计算成本可能会出乎意料地高。长尾现象已在大数据聚类区域中被广泛观察到,这表明聚类过程的中后期经常消耗大部分时间。杨耘教授介绍了一种通过使用采样数据训练回归模型降低计算成本的方案,并取得很好的实验效果。


(汤庸教授报告主页面)

        汤庸教授介绍了学者网功能架构和应用案例,分析学者网大数据特征,研究学者知识图谱构建关键技术和工程化应用模式,探索SCHOLAT+应用生态,最后分享了几个最新SCHOLAT+应用成果。


(余阳教授报告主页面)

        余阳教授深入分析了软件工程前三代方法论和软件结构的演进规律,在此基础上,提出软件工程4G方法论的框架,以及工作流技术的重要作用,并对软件工程5G时代的关键技术做出探索性地预测。
        在报告结束后,参与师生积极提问,并与各位专家互相交流。在本次会议中,参会师生从各位专业不同的方向都有所收获,相信对研究所的研究工作有极大的启发作用。 

报告人简介

        杨耘,博士,澳大利亚斯威本科技大学(Swinburne University of Technology)终身教授,博导,计算机科学与软件工程系研究主管。杨耘于1992年在澳大利亚昆士兰大学获得计算机博士学位。1993年至1996在澳大利亚联邦分布式系统技术联合研究中心进行研究工作。1996年至1999年在澳大利亚迪肯大学担任讲师和高级讲师职务1999年末加入斯威本科技大学担任副教授和终身正教授职务。2001年至2004年担任信息技术系副系主任。2000年至2005年创建并发展了因特网计算和电子商务研究中心。2005年至2007年担任信息技术研究中心副主任。2008年至2010年担任信息与通信技术学院副院长。现任计算机科学与软件工程系研究主管。杨耘教授的主要研究领域包括软件系统,大数据,云计算,服务计算,边缘计算,工作流管理系统。现已有5部专著,在国