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中国人民大学信息学院讲师孙亚辉的论文《Hunting Temporal Bumps in Graphs with Dynamic Vertex Properties》近日被数据库领域顶级会议ACM SIGMOD（Special Interest Group on Management Of Data）2022录用为长文。
ACM SIGMOD数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data）由美国计算机协会（ACM）数据管理专业委员会（SIGMOD）发起，是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议，论文审稿非常严格。
论文提出了求解一种斯坦纳树问题的方式，并利用采样与分支定界等思想加速了对每一子时间段求解斯坦纳树问题的计算过程，将该计算过程的速度提高了一至两个数量级。同时提出了一种对输入时间段的长度具有更好的延展性一种近似算法。该算法利用了抽样思想，仅对抽样出来的线性数量的子时间段求解上述斯坦纳树问题。基于上述两种近似算法，论文提出了两种启发式算法。该两种启发式算法在实际中解的质量较高，且速度较快。
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