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SIGMOD
2021–2025 確定版
2024 · 213 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- A Comprehensive Survey and Experimental Study of Subgraph Matching: Trends, Unbiasedness, and Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Counting-based Approach for Efficient k-Clique Densest Subgraph Discovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Learned Cuckoo Filter for Approximate Membership Queries over Variable-sized Sliding Windows on Data Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Approach for Resilience and Causal Responsibility with Integer Linear Programming (ILP) and LP Relaxations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ACORN: Performant and Predicate-Agnostic Search Over Vector Embeddings and Structured Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ADGNN: Towards Scalable GNN Training with Aggregation-Difference Aware Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ALP: Adaptive Lossless floating-Point Compression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AS-Parser: Log Parsing Based on Adaptive Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ASM: Harmonizing Autoregressive Model, Sampling, and Multi-dimensional Statistics Merging for Cardinality Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AirIndex: Versatile Index Tuning Through Data and Storage
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Akane: Perplexity-Guided Time Series Data Cleaning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An LDP Compatible Sketch for Securely Approximating Set Intersection Cardinalities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Anchor: A Library for Building Secure Persistent Memory Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Approximate Sketches
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Auto-Formula: Recommend Formulas in Spreadsheets using Contrastive Learning for Table Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Automated Data Visualization from Natural Language via Large Language Models: An Exploratory Study
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Banzhaf Values for Facts in Query Answering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BladeDISC: Optimizing Dynamic Shape Machine Learning Workloads via Compiler Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAFE: Towards Compact, Adaptive, and Fast Embedding for Large-scale Recommendation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAVE: Concurrency-Aware Graph Processing on SSDs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CaaS-LSM: Compaction-as-a-Service for LSM-based Key-Value Stores in Storage Disaggregated Infrastructure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cabin: A Compressed Adaptive Binned Scan Index
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cackle: Analytical Workload Cost and Performance Stability With Elastic Pools
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Learned Indexes be Built Efficiently? A Deep Dive into Sampling Trade-offs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cardinality Estimation over Knowledge Graphs with Embeddings and Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Certain and Approximately Certain Models for Statistical Learning
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- ChainKV: A Semantics-Aware Key-Value Store for Ethereum System
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ChainedFilter: Combining Membership Filters by Chain Rule
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- Closest Pairs Search Over Data Stream
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL
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- Continual Observation of Joins under Differential Privacy
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- Controllable Tabular Data Synthesis Using Diffusion Models
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- Convolution and Cross-Correlation of Count Sketches Enables Fast Cardinality Estimation of Multi-Join Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Correlation Joins over Time Series Data Streams Utilizing Complementary Dimension Reduction and Transformation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Explanation at Will, with Zero Privacy Leakage
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DGC: Training Dynamic Graphs with Spatio-Temporal Non-Uniformity using Graph Partitioning by Chunks
- DP-starJ: A Differential Private Scheme towards Analytical Star-Join Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DProvDB: Differentially Private Query Processing with Multi-Analyst Provenance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DTT: An Example-Driven Tabular Transformer for Joinability by Leveraging Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data Acquisition for Improving Model Confidence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DecoPa: Query Decomposition for Parallel Complex Event Processing
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- Demystifying the QoS and QoE of Edge-hosted Video Streaming Applications in the Wild with SNESet
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Determining Exact Quantiles with Randomized Summaries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Determining the Largest Overlap between Tables
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dias: Dynamic Rewriting of Pandas Code
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- Discovering Functional Dependencies through Hitting Set Enumeration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DoppelGanger++: Towards Fast Dependency Graph Generation for Database Replay
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- Efficient Algorithm for Budgeted Adaptive Influence Maximization: An Incremental RR-set Update Approach
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- Efficient Algorithm for K-Multiple-Means
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Approximation Framework for Attribute Recommendation
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- Efficient Approximation of Kemeny's Constant for Large Graphs
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- Efficient Core Maintenance in Large Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Distributed Hop-Constrained Path Enumeration on Large-Scale Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient High-Quality Clustering for Large Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Maximal Biplex Enumerations with Improved Worst-Case Time Guarantee
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Maximum k-Defective Clique Computation with Improved Time Complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient and Provable Effective Resistance Computation on Large Graphs: An Index-based Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient k-Clique Listing: An Edge-Oriented Branching Strategy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enriching Recommendation Models with Logic Conditions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Equitable Top-k Results for Long Tail Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- F3KM: Federated, Fair, and Fast k-means
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FACET: Robust Counterfactual Explanation Analytics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FairHash: A Fair and Memory/Time-efficient Hashmap
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Maximal Quasi-clique Enumeration: A Pruning and Branching Co-Design Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Shapley Value Computation in Data Assemblage Tasks as Cooperative Simple Games
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- Faster Algorithms for Fair Max-Min Diversification in R d
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fault Tolerance Placement in the Internet of Things
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- FeatureLTE: Learning to Estimate Feature Importance
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- FedCSS: Joint Client-and-Sample Selection for Hard Sample-Aware Noise-Robust Federated Learning
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- FedKNN: Secure Federated k-Nearest Neighbor Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FineMon: An Innovative Adaptive Network Telemetry Scheme for Fine-Grained, Multi-Metric Data Monitoring with Dynamic Frequency Adjustment and Enhanced Data Recovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GE 2 : A General and Efficient Knowledge Graph Embedding Learning System
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GEqO: ML-Accelerated Semantic Equivalence Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GRF: A Global Range Filter for LSM-Trees with Shape Encoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GTS: GPU-based Tree Index for Fast Similarity Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generation of Training Examples for Tabular Natural Language Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Grafite: Taming Adversarial Queries with Optimal Range Filters
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Summarization: Compactness Meets Efficiency
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- HERO: A Hierarchical Set Partitioning and Join Framework for Speeding up the Set Intersection Over Graphs
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- Hierarchical Cut Labelling - Scaling Up Distance Queries on Road Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High Precision ≠ High Cost: Temporal Data Fusion for Multiple Low-Precision Sensors
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- High-Ratio Compression for Machine-Generated Data
- High-performance Effective Scientific Error-bounded Lossy Compression with Auto-tuned Multi-component Interpolation
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- Historical Embedding-Guided Efficient Large-Scale Federated Graph Learning
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- Homomorphic Compression: Making Text Processing on Compression Unlimited
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HongTu: Scalable Full-Graph GNN Training on Multiple GPUs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyper: A High-Performance and Memory-Efficient Learned Index via Hybrid Construction
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- Implementation Strategies for Views over Property Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-Database Data Imputation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-depth Analysis of Continuous Subgraph Matching in a Common Delta Query Compilation Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Keep It Simple: Testing Databases via Differential Query Plans
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LIT: Lightning-fast In-memory Temporal Indexing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LPLM: A Neural Language Model for Cardinality Estimation of LIKE-Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LST-Bench: Benchmarking Log-Structured Tables in the Cloud
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Language-Model Based Informed Partition of Databases to Speed Up Pattern Mining
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LeCo: Lightweight Compression via Learning Serial Correlations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Optimize LSM-trees: Towards A Reinforcement Learning based Key-Value Store for Dynamic Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning-based Property Estimation with Polynomials
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lemo: A Cache-Enhanced Learned Optimizer for Concurrent Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lightweight Materialization for Fast Dashboards Over Joins
日本大学: 関与なし（対象大学）