近日，我院分布式人工智能团队于自强副教授作为第一作者的学术论文“Distributed Processing ofkShortest Path Queries over Dynamic Road Networks”被CCF-A类会议SIGMOD（2020）录用。2020年国际数据管理大会 （ACM SIGMOD International Conference on Management of Data）将于2020年6月14日-6月19日在美国波特兰召开 。SIGMOD是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，也是数据库领域最顶级的会议，每年吸引包括Stanford、MIT、Berkeley等全球最顶尖的研究机构投稿，论文审稿非常严格苛刻。中国大陆高校历年以第一单位身份发表的论文数量均为个位数。

该项成果由于自强副教授与加拿大约克大学禹晓辉副教授、多伦多大学NickKoudas教授团队合作完成，突出贡献在于首次提出解决极大动态图的k条最短路线分布式查询算法。极大图的k条最短路线查询问题是许多基于位置服务的核心问题，已有方法在解决该问题时通常采用集中式查询算法，可扩展性差，且难以应用到动态图。该项成果提出了一种将极大动态图进行分割，然后构建一种适合动态图的边界路线索引，并基于该索引提出一种k条最短路线并行查询算法。该算法具备良好的可扩展性，性能较已有算法有显著优势。

该项工作得到了SIGMOD评审专家的高度评价，“The paper is likely to influence other research in the community”,“This paper targets a real problem with a practical solution. The concept of bounding paths is useful and well-thought, if not extremely novel”，有望在该领域产生较大的影响力。