2025年5月19日至5月23日，第41届IEEE国际数据工程会议ICDE（41st IEEE International Conference on Data Engineering，ICDE 2025）在中国香港召开。ICDE是数据库、数据挖掘、内容检索领域顶级国际会议，并被中国计算机学会（CCF）推荐为A类国际会议。会议主要涉及数据科学、数据库、信息检索、知识管理、人工智能等领域。

会议期间，来自王选所数据管理实验室的博士研究生庞悦就她的研究成果进行了展示，并与国际同行进行了深入交流。

庞悦同学做口头报告

王选所研究生在ICDE 2025上发表的论文信息如下：

Y. Pang, L. Zou, M. T. Özsu and J. Chen, "Efficient Execution of SPARQL Queries with OPTIONAL and UNION Expressions," in 2025 IEEE 41st International Conference on Data Engineering (ICDE), Hong Kong, 2025, pp. 2755-2767, doi: 10.1109/ICDE65448.2025.00207.

RDF数据集的激增促使学界致力于优化SPARQL查询处理。现有研究大多聚焦于基本图模式（Basic Graph Patterns, BGP），却忽视了SPARQL中UNION、OPTIONAL等其他关键操作符。这类含复合操作符的SPARQL查询（简称SPARQL-UO）给查询优化带来了严峻挑战。本文提出将BGP作为基本执行单元的SPARQL-UO优化技术，创新性地提出基于BGP的评估树（BE树）进行查询计划表示。在此基础上，本文提出了代价驱动的BE树重写策略以生成缩减搜索空间和中间结果规模的更优计划，并引入候选集剪枝技术来进一步提升查询效率。实验证实本文方法的查询效率显著超越了当前最优技术。