（通讯员 刘英帆）作为数据库领域最具有影响力的国际会议之一，VLDB 2025于2025年9月1日至9月5日在英国伦敦成功举办。VLDB 2025共计收到1613件有效投稿，其中369篇被录用为研究长文，录取率为22.8%。智能媒体数据工程研究所数据库团队长期致力于数据库领域的探索与研究，有4篇论文被VLDB 2025录用，录用数量在国内高校名列前茅。在团队负责人崔江涛教授的带领下，团队教师李辉、彭延国、刘英帆、王倩茹和博士生孔涛一同前往伦敦参会。
在会议期间，李辉教授在分组报告中向参会人员介绍了论文《Fucci: Database Transaction Fuzzing via Random Conflict Construction and Multilevel Constraint Solving》工作，并在海报展示环节与来自世界各地的参会专家、学生进行深入交流和探讨。该论文提出了一种新颖的数据库事务模糊测试框架 Fucci，旨在提升数据库事务漏洞检测的效率与准确性。Fucci 在MySQL、MariaDB和TiDB等主流数据库管理系统（DBMS）上共发现 6 个全新事务管理漏洞 和 14 个已知漏洞，其中多个漏洞已被官方确认并修复，为数据库事务漏洞检测提供了重要的学术参考。
刘英帆博士在分组报告中向参会人员介绍了论文《Revisiting the Index Construction of Proximity Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Search》工作，并在海报展示环节与来自世界各地的参会专家、学生进行深入交流和探讨。该论文针对主流向量索引邻域图方法存在的构建开销大的问题，回顾了两种主流的邻域图，即Relative Neighborhood Graph (RNG)和Navigable Small World Graph (NSWG)的构建过程，发现了影响其构建效率的痛点。针对这些痛点，本文提出了一种面向RNG图索引的迭代构建框架，并且将该框架扩展到NSWG索引构建过程。根据实验结果，本文提出的方法可以显著加速邻域图索引构建过程，并保证查询性能不损失。
博士生孔涛在分组报告中向参会人员介绍了论文《STsCache: An Efficient Semantic Caching Scheme for Time-series Data Workloads Based on Hybrid Storage》工作，并在海报展示环节与来自世界各地的参会专家、学生进行深入交流和探讨。该论文首次提出了“语义时间序列缓存”的定义，设计并实现了一个基于内存与NVMe SSD混合存储模型的时间序列语义缓存系统——STsCache。STsCache可将主流时间序列数据库（InfluxDB、TimescaleDB）的吞吐量提升4.8–10.8倍，并将延迟降低79.9%–93.5%。相较于最新的时间序列缓存方案（TSCache、BSCache），STsCache的吞吐量可提升1.5–4.5倍，延迟降低59.4%–81.9%，缓存命中率提高22.5%–82.4%。
团队张嘉昇博士为第一作者的论文《Towards Pattern-aware Data Augmentation for Temporal Knowledge Graph Completion》由其合作者梁爽博士代为介绍。时序知识图谱缺失事实预测是支持高质量知识决策的一项关键基础任务。该任务面临的主要挑战在于数据分布的不均衡，即知识在时间与空间维度上分布不均匀。该论文提出了首个面向时序知识图谱的数据增强框架—Booster。该框架的核心目标，是生成符合时序知识图谱中复杂语义与时序模式的新样本，并识别出特定模型难以学习的样本。Booster能够无缝集成到现有时序知识图谱预测模型中，在五个大规模基准数据集上平均实现了4.5%的性能提升，验证了其有效性与通用性。
在会议期间，参会人员认真听取了大会举办的主旨演讲、各自感兴趣的分组探讨，并且与来自世界各地的专家、学者进行了交流，特别是来自美国、日本、新加坡、香港等地国际一流大学的学者，以及来自国内头部IT企业华为、蚂蚁、字节跳动等公司的工程师。通过这些交流，提升了必赢线路检测3003no1以及必赢线路检测3003的影响力，也拓展了团队与国际高水平团队在相关领域开展合作交流的机会。会议期间，崔江涛教授和李辉教授等也与多名在英西电校友、数据领域博士后进行了深入交流。
