今天我们将带大家深入解析今天我们将带大家深入解析香港理工大学 计算机学系的博士生导师Prof.Yiu，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
教授的研究专长主要集中在数据库系统和空间数据处理领域，特别是在空间查询处理、轨迹数据分析、位置隐私保护以及数据挖掘等方面取得了国际公认的成就。通过对其研究输出的分析，可以清晰地看到教授的研究兴趣主要围绕以下几个相互关联的核心领域展开：
- 空间数据库及查询处理在这一方向上，教授开发了多种高效的空间查询算法，特别是针对k-最近邻（k-nearest neighbors）查询、反向最近邻（reverse nearest neighbors）查询以及范围查询（range queries）等。这些查询技术是位置服务和空间应用的基础组件，教授在提高这些查询的效率、可扩展性和准确性方面做出了开创性贡献。其中特别值得一提的是教授在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering发表的论文"Reverse Nearest Neighbors in Large Graphs"和"Reverse Nearest Neighbor Search in Metric Spaces"，这些工作提出了处理大规模图数据和度量空间中反向最近邻查询的创新算法。
- 轨迹数据分析和挖掘随着移动设备和定位技术的普及，捕获移动对象历史轨迹的能力大大增强，这催生了对轨迹数据高效分析技术的需求。教授在轨迹模式挖掘、群体行为发现和轨迹相似性度量方面提出了多种创新方法。例如，他与合作者共同提出的轨迹数据库中的"convoy"（护航队）发现算法，为识别一组长时间一起移动的对象提供了高效解决方案。该工作发表在数据库顶级会议VLDB上，获得了广泛引用。教授还探索了使用离散Fréchet距离进行轨迹相似性分析的方法，这一度量能够更好地捕捉轨迹的感知和地理相似性。
- 位置隐私保护随着位置服务的广泛应用，用户位置隐私保护问题日益凸显。教授在这一领域的研究主要围绕如何在保证查询性能和准确性的同时保护用户位置信息。他提出的"SpaceTwist"技术在位置隐私、查询性能和查询准确性之间取得了良好的平衡，成为该领域的经典工作之一。此外，教授还研究了在道路网络中的匿名查询处理、私密轨迹数据外包服务等问题，为位置隐私保护提供了系统性解决方案。
- 高维数据处理和核函数聚合（kernel aggregation）教授致力于解决高维数据查询和分析的效率问题，开发了多种高效的算法和索引结构。例如，他提出的KARL（Kernel Aggregation with Rapid Learning）算法大大提高了核聚合查询的效率，这类查询在机器学习和数据挖掘应用中具有重要价值。
精读教授所发表的文章
1."Efficient Methods for Accurate Sparse Trajectory Recovery and Map Matching"
2025年发表在IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE)上
是教授在轨迹数据处理领域的最新成果。该论文探讨了如何从稀疏轨迹数据中准确恢复完整轨迹并进行地图匹配的问题，这对于导航、交通分析等应用具有重要意义。论文提出的方法能够有效处理轨迹数据中的稀疏性和不确定性，提高轨迹恢复和地图匹配的准确性。
2."Speeding Up End-to-end Query Execution via Learning-based Progressive Cardinality Estimation"
2023年发表在Proceedings of the ACM on Management of Data上
文章反映了教授向数据库查询优化方向的拓展。该论文提出了一种基于学习的渐进式基数估计方法，用于提高查询执行的端到端效率。基数估计是查询优化中的关键环节，而传统方法往往难以处理复杂查询和数据分布。教授提出的方法利用机器学习技术实现了更准确的基数估计，从而生成更优的查询执行计划。
3."Efficient Algorithms for Kernel Aggregation Queries"
2022年发表在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering上
该论文提出了高效处理各种核函数（包括加性核函数）聚合查询的算法，显著提高了这类查询的效率。这项工作不仅在数据库领域有应用，还与计算机视觉等领域相关。
4."Fast Error-Bounded Distance Distribution Computation"
2022年发表在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering上
论文提出了一种快速且具有误差界限保证的距离分布计算方法，适用于多种距离度量和实际应用场景。
教授的学术地位
教授在数据库和空间数据处理领域具有显著的国际影响力，这从其论文引用数据和学术成就中可以清晰地看出。根据检索信息，教授的研究成果在Web of Science上被引用2922次，在Scopus上被引用3293次，H指数分别达到28和30。这一引用水平在计算机科学领域，特别是数据库研究方向是相当高的，表明其研究成果得到了广泛认可和应用。
教授的多篇论文成为各自领域的高被引文献。例如，关于轨迹数据库中护航队发现的论文获得了360多次引用，关于位置隐私保护的"SpaceTwist"技术的论文获得了300多次引用，关于群组天际线查询处理的论文获得了280多次引用。这些论文不仅在学术界产生了深远影响，也为相关行业应用提供了重要技术支持。
从发表渠道来看，教授的研究成果主要发表在数据库和数据工程领域的顶级会议和期刊上，如IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE)、Very Large Data Bases (VLDB)、ACM Management of Data (SIGMOD)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)等。这些都是该领域公认的一流学术平台，论文经过严格的同行评审，质量有保证。教授能够持续在这些平台上发表论文，证明了其研究水平和学术声誉。
在学术服务方面，教授积极参与国际学术组织和会议活动，担任多个重要会议的程序委员会成员和期刊的审稿人。这些服务工作不仅体现了教授在学术界的影响力，也为促进学术交流和发展做出了贡献。
从研究团队和合作网络来看，教授与多位国际知名学者保持了长期合作关系，如来自丹麦奥尔堡大学的Christian S. Jensen教授、香港科技大学的Dimitris Papadias教授、香港大学的Nikos Mamoulis教授等。这些合作不仅促进了跨机构的学术交流，也丰富了教授的研究视角和方法。同时，教授也积极培养研究生和青年学者，为学术界输送了多位优秀人才。
教授目前是香港理工大学计算机系的正教授，同时也是该校跨学科研究院(PolyU Academy for Interdisciplinary Research)SCRI的成员。这一职位和身份反映了教授在学术界的地位和声誉，也为其开展高水平研究提供了良好的平台和资源。
有话说
基于对教授研究工作的深入分析，我认为其研究具有以下几个关键特点和潜在发展方向：
- 理论与实践的紧密结合教授的研究展现了理论与实践的紧密结合。虽然许多工作都涉及复杂的算法设计和理论分析，但研究问题的选择和解决方案的设计都紧密围绕实际应用需求。这种研究范式在当前计算机科学研究中尤为重要，因为纯理论创新若缺乏实际应用场景往往难以产生实质性影响。未来研究可以进一步加强这一特点，例如可以与更多行业伙伴合作，将研究成果应用于智慧城市、自动驾驶、移动健康等具体场景，提高研究的社会经济价值。
- 跨领域融合教授研究的一个显著特点是跨领域融合。特别是近年来，其研究越来越多地将数据库技术与机器学习、计算机视觉等领域结合。这种跨领域融合代表了当前计算机科学研究的重要趋势，也为解决复杂问题提供了新思路。未来研究可以进一步拓展这一方向，例如可以探索将空间数据处理技术与深度学习、强化学习等先进人工智能技术结合，开发智能化的空间数据分析系统；或者将轨迹数据分析与行为科学、城市规划等学科结合，开发更具解释性和实用性的人类移动模式分析方法。
- 位置隐私保护随着位置服务的普及和数据收集能力的增强，位置隐私问题日益突出。教授在这一领域已有深入研究，但仍有许多挑战有待解决，如如何在隐私保护与数据可用性之间取得更好平衡、如何应对新型位置数据收集手段带来的隐私风险等。一个有前景的研究方向是探索联邦学习、差分隐私等新兴技术在位置隐私保护中的应用，开发既能保护个体隐私又能支持高质量数据分析的解决方案。
- 轨迹数据分析该研究面临的一个重要挑战是如何处理海量、高维、高噪声的轨迹数据。教授的研究已经开始关注这一问题，如开发高效的轨迹相似性度量和模式挖掘算法。未来研究可以进一步探索如何利用先进的数据压缩、降维和噪声过滤技术，提高轨迹数据处理的效率和准确性；如何从轨迹数据中提取更丰富的语义信息，支持高级分析任务；如何结合多源数据（如社交媒体、传感器数据等），对移动对象行为进行更全面的分析和理解。
- 空间数据处理随着边缘计算和物联网的发展，空间数据处理正从集中式向分布式演进。教授的研究虽然已经关注了一些分布式处理问题，但这一领域仍有很大的研究空间。未来可以探索如何设计适应边缘-云协同计算环境的空间查询处理算法，如何在资源受限的边缘设备上高效执行空间数据分析任务，如何处理多源异构空间数据的集成与一致性问题等。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
