图谱动态｜学苑周刊 NO.227

BurstIQ宣布加入AWS合作伙伴网络（APN），将其AI数据管理平台LifeGraph®引入AWS Marketplace，帮助客户构建安全、合规的智能数据生态系统。LifeGraph结合区块链、Web3和知识图谱技术，将静态数据转化为动态可互操作的资源，支持AI驱动决策、自动化合规（如HIPAA/GDPR）及工作流优化。该平台适用于医疗、教育等领域，例如推动医疗补助数据现代化、高校个性化AI学习等。此次合作使AWS客户能更便捷地获取LifeGraph的隐私增强、自主治理和无缝集成功能，加速数据战略转型。BurstIQ致力于通过隐私优先框架，助力企业释放数据潜力。

https://t.hk.uy/bTxE

欧莱雅集团支持的AI美妆平台Noli与埃森哲合作，推出基于AI的个性化购物体验，解决消费者选择困难问题。Noli利用超过100万皮肤数据点和数千产品配方分析，构建“美妆知识图谱”，为用户提供科学、透明的产品推荐，85%的用户反馈购物信心提升。平台整合了微软Azure、NVIDIA AI等技术，通过埃森哲AI Refinery平台加速模型训练，实现超个性化推荐。目前覆盖21个知名品牌（如兰蔻、理肤泉等），未来将拓展至更多品类和国家。Noli旨在成为美妆行业最可信的AI购物助手，重塑消费者信任与体验。

https://t.hk.uy/bTxG

详情访问：https://2025.sigmod.org/

SIGMOD是数据库领域的顶级国际会议，致力于展示和分享数据库管理系统和数据管理领域的最新研究成果。作为一年一度的重要学术盛会，SIGMOD在全球学术界和工业界享有极高的声誉，是中国计算机学会（CCF）推荐会议列表中的A类会议。

PKUMOD叶心怡博士关于连续多表连接查询的连接顺序选择的论文《AJOSC: Adaptive Join Order Selection for Continuous Queries》的论文被SIGMOD2025录用。

随着互联网和社交网络的快速发展，出现了连续多表连接查询这种新的查询变体。它要求随着数据库以流式方式更新而持续监控查询结果。然而，现有的连续多表连接顺序选择方法大多基于启发式策略，可能无法选择出最高效的连接顺序。同时，直接将静态多表连接顺序选择算法应用于流式环境，也会因高昂的计算成本而成为系统瓶颈。

针对上述问题，论文提出了AJOSC这种自适应连接顺序选择算法。AJOSC利用动态规划，结合专为连续多表连接设计的新代价模型，寻找最优连接顺序。此外，AJOSC还采用了一种基于下界的增量再优化算法，当数据分布发生变化时，能够限制搜索空间并以较低的代价重新计算连接顺序。

实验结果表明，AJOSC算法的性能相较于当前方法有显著提升。

Temporal Interaction Graph Representation Learning

本周推荐的是arxiv 2025.5上的论文：A Survey on Temporal Interaction Graph Representation Learning: Progress, Challenges, and Opportunities，作者来自

引言

时序交互图（TIG）已经成为建模实体随时间推移进行交互的动态系统的强大框架。这些系统包括社交网络、电子商务平台、交通运输网络和金融系统。与静态图不同，TIG 既捕获了实体之间的结构关系，又捕获了其交互的时间动态，从而提供了对现实世界现象的更全面的表示。

时序交互图表示图 1：以时序交互图表示的社交网络示例，其中节点代表实体，边捕获带有特定时间戳的交互。

这篇由杭州电子科技大学和天津大学的研究人员撰写的综述，探讨了日益增长的时序交互图表示学习（TIGRL）领域。虽然之前的综述已经考察了动态图学习的各个方面，但它们常常存在覆盖面过时、方法论分类不足、对评估资源的讨论有限，以及对新兴挑战和应用的关注不足等问题。本篇综合综述旨在通过提供 TIGRL 方法的结构化概述、整理相关数据集和基准，以及确定关键挑战和未来研究方向，来弥合这些差距。

TIGRL 方法的分类

本综述引入了一种新的分类方法，该方法根据 TIGRL 方法优先考虑的信息类型，将其分为三个主要范例：

• 结构导向方法：主要侧重于捕获 TIG 中的拓扑模式和结构依赖关系

• 时间导向方法：强调对时间动态和演化模式的建模

• 应用导向方法：定制表示以适应特定的下游任务或应用领域

这种分类法提供了一个全面的框架，用于理解 TIGRL 方法的多样化格局、它们的优势、局限性以及对不同问题的适用性。

论文、讨论链接：https://www.alphaxiv.org/abs/2505.04461，感兴趣的读者可以关注。

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