2018年全国理论计算机科学学术年会（NCTCS2018）会议程序册主办单位：中国计算机学会协办单位：中国计算机学会理论计算机科学专业委员会承办单位：上海财经大学信息管理与工程学院理论计算机科学研究中心赞助单位：矩阵元上海2018年10月13日— 10月14日序言2018年全国理论计算机科学学术年会（NCTCS2018）将于2018年10月13日至10月14日在上海市召开。
本次会议由中国计算机学会主办、理论计算机科学专业委员会协办，上海财经大学理论计算机科学研究中心承办。
本次年会旨在交流近年来我国理论计算机科学的最新研究成果，研究国内外理论计算机科学及其应用的发展趋势，进一步推动我国理论计算机科学研究的发展。
本次年会共收到论文101篇。
会议征文内容涉及：算法与复杂性、软件理论与方法、数据科学与机器学习理论、Web科学基础理论、并行与分布式计算、计算模型等诸多方面。
经过程序委员会委员认真评审，录用论文38篇，其中英文论文11篇，中文论文27篇。
论文出版得到了《华中科技大学学报（自然科学版）》（EI收录）、《郑州大学学报》（EI收录）《计算机科学与探索》、《计算机工程与科学》、《计算机与数字工程》等期刊和《Springer Communications in Computer and Information Science》（EI收录）会议集的大力支持。
这些论文反映了近年来我国理论计算机科学的最新研究成果。
为便于参会代表查阅，我们将录用论文的摘要汇集成册。
在论文征稿过程中，我们得到了全国有关高等院校、科研院所、各位作者以及多家学术期刊的大力支持，特别是会议程序委员会的各位委员做了大量卓有成效的工作。
在此，谨向他们表示衷心的感谢。
本次会议邀请了陈翌佳教授、邓燚教授、Nick Gravin教授、李昂生教授、李建中教授、李向阳教授、张胜誉教授、张志华教授等国内外知名学者与会做8场大会特邀报告。
会议录用的部分论文将在分组会上报告，本次会议安排6个分会场进行分组讨论。
中国计算机学会理论计算机科学专业委员会上海财经大学理论计算机科学研究中心2018年9月18日目录会议组织机构 (1)会议议程 (3)会场地图 (8)大会特邀报告（一） (9)大会特邀报告（二） (10)大会特邀报告（三） (12)大会特邀报告（四） (14)大会特邀报告（五） (15)大会特邀报告（六） (16)大会特邀报告（七） (17)大会特邀报告（八） (18)顶会论文摘要 (19)分组情况 (24)会议论文摘要集 (28)会议组织机构会议主席李廉（合肥工业大学）陆品燕（上海财经大学）会议副主席贲可荣（海军工程大学）陈志刚（中南大学）傅育熙（上海交通大学）孙晓明（中国科学院计算技术研究所）薛锦云（江西师范大学）程序委员会主席陆品燕（上海财经大学）程序委员会副主席何琨（华中科技大学）程序委员会委员（按姓氏拼音排序）贝小辉（南洋理工大学）贲可荣（海军工程大学）蔡进一（威斯康星大学麦迪逊分校）蔡志平（国防科技大学）曹永知（北京大学）陈娟（国防科技大学）陈卫（微软亚洲研究院）陈志刚（中南大学）锺楷閔（中研院）堵丁柱（德克萨斯大学达拉斯分校）傅育熙（上海交通大学）郭珩（爱丁堡大学）韩益亮（武警工程大学西北大学）郝进考（昂热大学）冀振燕（北京交通大学）江敏（厦门大学）李东魁（包头师范学院）李永明（陕西师范大学）李玉鑑（北京工业大学）李初民（亚眠大学）李占山（吉林大学）李建（清华大学）廖士中（天津大学）刘国华（燕山大学）刘华文（浙江师范大学）刘田（北京大学）刘晓光（南开大学）龙军（国防科技大学）吕帅（吉林大学）毛新军（国防科技大学）孟祥武（北京邮电大学）钮俊（宁波大学）欧阳丹彤（吉林大学）彭泱（佐治亚理工学院）彭智勇（武汉大学）戚正伟（上海交通大学）秦姣华（中南林业科技大学）苏开乐（格里菲斯大学）唐好选（哈尔滨工业大学）王建新（中南大学）王子贺（上海财经大学）武继刚（广东工业大学）夏盟佶（中国科学院软件所）肖美华（华东交通大学）肖鸣宇（电子科技大学）薛锦云（江西师范大学）杨燕（西南交通大学）殷建平（国防科技大学）袁梦霆（武汉大学）张德富（厦门大学）张建明（长沙理工大学）张鹏（山东大学）张家琳（中国科学院计算所）周源（印第安纳大学伯明顿分校）朱大铭（山东大学）祝恩（国防科技大学）组织委员会成员梁慧丽（上海财经大学）林苑（上海财经大学）王子贺（上海财经大学）会议议程10月12日2018年10月13日2018年10月14日会场地图大会特邀报告（一）报告人：李建中教授哈尔滨工业大学报告题目：计算资源受限的大数据计算的计算复杂性理论与算法研究报告摘要：信息技术的快速发展，引发了数据规模的爆炸式增长，大数据引起了国内外学术界、工业界和政府部门的高度重视，被认为是一种新的非物质生产要素，蕴含巨大的经济和社会价值，并将导致科学研究的深刻变革，对国家的经济发展、社会发展、科学进展具有战略性、全局性和长远性的意义。
本报告将介绍大数据计算的基本概念，概述大数据计算至今仍然面临的困境，讨论大数据计算对计算复杂性理论和算法设计与分析的挑战，探讨大数据计算的计算理论和算法设计与分析方面的主要研究问题，并介绍哈尔滨工业大学的相关研究进展。
专家简介：李建中，哈尔滨工业大学教授，国家杰出青年基金获得者，中国计算机学会“王选奖”获得者, 国家973计划项目首席科学家, 现任中国计算机学会常务理事和会士、物联网专业委员会主任、中国自动化学会大数据专业委员会副主任、ACM SIGMOD China主席，曾任中国计算机学会大数据专家委员会副主任、数据库专业委员会副主任、传感器网络专业委员会主任、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering副主编。
他多年来致力于海量数据计算、无线传感网等方面研究，主持完成多项国家科技部和国家基金委的重大和重点项目，解决了诸多科学技术问题，取得了一系列具有国际影响的研究成果，出版学术论著4部，在国内外发表学术论文300余篇，其CCF A类学术刊物和会议发表论文100余篇，被他引16000余次，单篇论文他引最高2000余次，多篇论文获VLDB等国际顶级和重要学术会议最佳论文奖，是第一位在VLDB、ICDE等国际一流学术会议发表论文的中国大陆学者，多篇论文被纳入美国和英国出版的学术著作、手册以及美国大学计算机研究生课程。
他还研制了我国曾批量生产的DJS-100系列计算机的操作系统、我国第一个计算机机群系统和第一个机群并行数据库系统，在很多领域得到应用，多次获得国家和省部级科技进步奖和自然科学奖。
他还30余次担任ICDE、CIKM等国际一流和重要学术会议指导委员会主席、大会主席、程序委员主席等职务。
大会特邀报告（二）报告人：李向阳教授中国科学技术大学报告题目：大数据共享和交易之挑战与初探报告摘要：在云计算与大数据时代，全球的数据量呈现爆发式增长的趋势。
大数据的出现引发了全球范围内深刻的技术与商业变革，成为全球发展的趋势以及国家和企业间的竞争焦点。
大数据是未来最重要的一个能源，从IT到DT，得数据者得未来。
数据资源日益成为人类社会的生产要素和战略资产。
数据作为一类新的资产，对其充分利用有助于推动创新应用，例如智慧医疗、情景认知、精准营销、智慧监控等，能显著提升社会效益和经济效益。
此外，跨域数据的融合应用将产生不可估量的价值。
大数据共享和交易的实现，将打破行业信息壁垒，优化提高生产效率，深度推进产业创新。
然而，由于数据易复制、价值难定量、渠道难管控，以及用户对数据安全的担忧等，如何使封闭的数据开放流通，成为大数据时代首先需要解决的难题，急需我们进行相应的研究。
在这个报告里，我将和大家分享大数据共享和交易市场中的一些挑战与科学问题，及介绍我们最近的一些探索。
专家简介：李向阳教授现为中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、博导、执行院长。
现任ACM中国共同主席、ACM理事会常务理事、ACM SIGMobile China联合主席、ACM Publication Board成员。
2015年获IEEE Fellow和ACM Distinguished Scientist称号，2016年获中国自然基金委杰出青年基金资助。
1995获得清华大学计算机科学和工商管理双学士，1999年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校硕士，2001年获得美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士。
曾任伊利诺伊理工大学计算机科学系教授，清华大学EMC讲席教授，微软亚洲研究院访问教授。
李向阳教授研究方向包括大数据的共享交易和隐私保护，大规模无线网络与安全可信的基础理论和系统构建方面的研究。
作为项目负责人承担了国家自然科学基金、中科院先导计划、美国自然科学基金等20余项项目。
自2000年以来已在高水平国际期刊及会议累计发表300余篇学术论文，其中包括知名IEEE Transactions系列期刊上面近100篇论文，及计算机网络领域著名的学术会议ACM MobiCom论文14篇（近10年来获该会议最佳论文奖1次，最佳论文奖提名2次，最佳演示奖1次，最佳Poster一次）。
李向阳教授6次获得国际会议最佳论文奖，如ACM MobiCom 2014 的最佳论文奖。
撰写了一本无线网络领域的专著《Wireless Ad Hoc and Sensor Networks: Theory and Applications》。
作为第一发明人，获14项国内发明专利，4项美国临时专利。
担任了《IEEE/ACM Transactions on Networking》，《IEEE Transactions on Mobile Computing》，《IEEE Transactions on Parallel andDistributed Systems》等多个顶级国际期刊的编委和多个知名国际学术会议程序委员会主席或者大会主席。
大会特邀报告（三）报告人：李昂生研究员中科院软件所报告题目：大数据空间信息论与计算理论报告摘要：大数据是应用当代工具对自然界、经济、社会和工业中各种个体及其运行轨迹的记录的总和。
大数据分析是工业界提出并引领的大规模实践。
大数据是本世纪一个新的科学现象，它有很多特征，例如西方学者总结的4V，即V olume、Variety、Value、Velocity分别表示数据体量巨大、类型繁多、价值密度低及要求速度快。
然而这些特征对建立大数据理论并没有帮助。
到目前为止，国内外在大数据分析中应用统计、机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理、语音识别等领域的技术，取得一些有意义的技术成果。
在所有这些成果中，大数据技术与应用最成功的地方都在于经典统计学与信息论得以应用的例子。
