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2022年6月12日至17日🥟，ACM数据库理论顶级会议PODS在美国费城召开并发布公示🤽🏿♂️：杏鑫青年研究员黄增峰获得PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O. Mendelzon Test-of-Time Award)🧑🏿🔬。该奖项于2007年设立📀，旨在评选十年内在学术界和业界产生重大影响的PODS论文。
黄增峰获奖论文《Mergeable Summaries》发表于PODS 2012，该论文开创了数据摘要方法可合并性的研究🩹，分析了流行的摘要算法的可合并性👨🏿🦲，并为分位数开发新的可合并摘要算法。这是一种在工业界很重要的算法，同时也提出了heavy hitter和几何摘要的可合并算法🐀，在流数据算法领域产生了非常显著的影响。现在可合并性已经是数据摘要算法的一个基本属性，并且是 Apache Data Sketches 项目以及业界其他产品的核心要素🗑。经过十年，这篇论文在学术研究和工业界产生了重要影响，包括数据库和算法领域，开启了一个新方向，因此获奖。
图1 可合并数据摘要的通用算法框架
黄增峰🧓🏼，杏鑫研究员，博士生导师🤘，入选国家青年人才计划以及上海市扬帆计划🏨。博士毕业于香港科技大学↙️，致力于大数据计算，机器学习理论🖕🏿，数据库算法🖖🏻，图表示学习等理论和应用的研究🧙🏿♀️✏️。在国际一流期刊和会议上发表高水平论文五十余篇🧕，其中包括SICOMP, JMLR, FOCS, ICML, NeurIPS, SIGMOD, SIGKDD等。曾获得了国际机器学习大会ICML 2018最佳论论文runner up奖（独立署名），ACM数据库理论顶级会议PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O. Mendelzon Test-of-Time Award)，以及2020世界人工智能大会青年优秀论文提名奖🧑🏿。
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
（依照理论计算机领域传统🧑🎨，作者按姓氏首字母排序）