个人简介

博士，现任南京航空航天大学计算机科学与技术学院副教授。2021年毕业于南京大学计算机科学与技术系的PASA大数据实验室，研究方向为大数据并行处理、图计算，已在TPDS、ICDE、JPDC等国际著名期刊/会议发表论文多篇。现正主持国家自然科学基金青年基金项目、软件新技术国家重点实验室开放课题项目，正参与国家重点研发计划项目（课题子任务负责人），曾先后参与国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等。作为子项目负责人，参与过华为、中国石化等企业创新研究基金项目的研究工作，相关研究成果已落地应用于企业的生产环境。

研究方向

• 大数据并行处理：利用分布式并行计算的技术方法，加速大数据处理算法的计算速度。
• 分布式图计算: 利用分布式并行计算的技术方法，加速图数据处理中的复杂查询与计算问题。

个人经历

• 2021.07 - 至今，南京航空航天大学，计算机科学与技术学院，副教授
• 2021.04 - 2024.06，南京航空航天大学，计算机科学与技术学院，讲师
• 2013.09 - 2021.03，南京大学，计算机科学与技术系/计算机软件新技术国家重点实验室，PASA大数据实验室，工学博士（导师：黄宜华教授）
• 2009.09 - 2013.06，南京大学 ，计算机科学与技术系，拔尖计划班，理学学士，南京大学优秀毕业生
• 2006.09 - 2009.06，郑州市第一中学，NOIP一等奖

代表性研究工作

通讯作者以星号标记，全部论文列表

• Zhaokang Wang, Weiwei Hu, Guowang Chen, Chunfeng Yuan, Rong Gu*, Yihua Huang*, “Towards Efficient Distributed Subgraph Enumeration via Backtracking-based Framework,” in IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), vol. 32, no. 12, pp. 2953-2969, 2021. DOI:10.1109/TPDS.2021.3076246. [source code] [technical report] (CCF A类国际期刊)
• Zhaokang Wang, Rong Gu, Weiwei Hu, Chunfeng Yuan, and Yihua Huang, “BENU: Distributed subgraph enumeration with backtracking-based framework”, in Proceedings of the 35th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), pp.136-147, IEEE, 2019. DOI:[10.1109/ICDE.2019.00021](https://doi.org/10.1109/ICDE..gitee.ioation on big graphs,” in Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), vol. 158, pp. 29-46, 2021. DOI: [10.1016/j.jpdc.2021.07.009](https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2021.07.00.gitee.iompirical analysis of performance bottlenecks in graph neural network training and inference with GPUs,” in Neuroc.gitee.ioomputing, vol. 446, pp.165-191, 2021. DOI:10.1016/j.neucom.2021.03.015. (中科院二区Top)

• Zhaokang Wang, Jiahui Pan, Lu Zhou, Zhonghui Zhang, Caocong Ji. “Parallel Integrity Authentication Data Structure Construction for Encrypted Range Queries.” 2023 IEEE International Conference on Parallel & Distributed Processing with Applications, pp. 319-327, 2023, doi: 10.1109/ISPA-BDCloud-SocialCom-SustainCom59178.2023.00074.

• Rong Gu, Xiaofei Chen, Haipeng Dai, Shulin Wang, Zhaokang Wang, Yaofeng Tu, Yihua Huang, Guihai Chen. “Time and Cost-Efficient Cloud Data Transmission based on Serverless Computing Compression.” in IEEE INFOCOM 2023 - IEEE Conference on Computer Communications, pp. 1-10, 2023. DOI: 10.1109/INFOCOM53939.2023.10229090. (CCF A类会议)
• Zewen Sun, Duanchen Xu, Yiyu Zhang, Yun Qi, Yueyang Wang, Zhiqiang Zuo, Zhaokang Wang, Yue Li, Xuandong Li, Qingda Lu, Wenwen Peng, Shengjian Guo. “BigDataflow: A Distributed Interprocedural Dataflow Analysis Framework.” in Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering, ESEC/FSE 2023, San Francisco, CA, USA, December 3-9, 2023, pp. 1431-1443, 2023. DOI: 10.1145/3611643.3616348. (CCF A类会议)
• Rong Gu, Yang Qi, Tongyu Wu, Zhaokang Wang*, Xiaolong Xu, Chunfeng Yuan, Yihua Huang*, “SparkDQ: Efficient generic big data quality management on distributed data-parallel computation,” in Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), vol. 156, pp. 132-147, 2021. DOI: 10.1016/j.jpdc.2021.05.012.[source code] (CCF B类国际期刊)

已授权发明专利

• 南京大学, “一种阈值自适应的集合相似连接方法,” 中国ZL. 201810368421.8, 2018.
• 南京大学, “一种分布式的子图枚举方法,” 中国ZL.201710295982.5, 2017.
• 南京大学，”在交互式R语言平台中进行并行线性代数计算的方法,” 中国ZL.201510755923.2, 2015.

获奖与荣誉

• 第四届全国高校教师教学创新大赛，“程序设计语言A”，一等奖，团队成员（排名第二），2024,中国高等教育学会。
• 第四届江苏省高校教师教学创新大赛（新教师赛道），“程序设计（一）”，特等奖，主讲人，2024，江苏省高等教育学会。
• 南京航空航天大学第二届研究生课程教学创新大赛，“数据学分析实验课”，特等奖，主讲人，2023。
• 南京航空航天大学2023年度课程思政教学竞赛，“程序设计（一）”，二等奖，主讲人，2023。
• 第五届中国 “互联网 +” 大学生创新创业大赛，全国金奖，团队核心成员（排名第三），2019， 教育部主办，南京大学计算机系首获金奖。
• 南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划，B类资助, 2019.09-2020.09， 南京大学。

学术兼职

• 中国计算机学会（CCF） 分布式计算与系统专业委员会，执行委员（2022.11-至今）
• 中国计算机学会（CCF） 数据库专业委员会，通讯执行委员（2022.7-至今）
• 中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）南京分论坛学术委员会，学术秘书（2022.6-2023.6）、委员（2021.10-2024.6）
• 江苏省计算机学会 大数据专家委员会，委员（2021.9-至今）
• 江苏省计算机学会 网络与分布计算专委会，委员（2022.9-至今）

招生信息

• 招生专业：计算机科学与技术/电子信息
• 同时招收学硕和专硕（名额：2人）

欢迎有意报考的同学与我联系！如果你想从事并行计算、大数据并行处理方向的相关研究工作，如果你对利用多线程并行/分布式并行计算技术，提升关键算法和核心程序的计算性能有兴趣，欢迎将简历发送至我的电子邮箱。

研究生阶段会学习和使用并行计算技术（OpenMP多线程编程、C++/Java多线程编程、MPI编程）与超算平台、大数据处理系统（MapReduce、Spark等），期望培养研究生较好的编程能力。

更新时间：2024年7月22日