科研快讯 | 港中大(深圳)数据科学学院2023级本科生孙悠然论文被数据库顶会SIGMOD 2026接收

香港中文大学（深圳）数据科学学院2023级本科生孙悠然同学的最新研究论文，被数据库与数据管理领域顶级国际会议SIGMOD 2026正式接收。

作为由中国计算机学会（CCF）推荐的A类顶级会议，SIGMOD长期引领全球数据库系统与管理技术的研究风向。本届大会采用严格的双盲同行评审机制，录用标准极高，2026年全年仅接收了300余篇研究论文，竞争异常激烈。此次我院本科生成果的成功入选，充分彰显了我院在数据管理领域的深厚科研实力和卓越的育人成效。

作者介绍

孙悠然 2023级本科生 

方一向现为香港中文大学（深圳）数据科学学院与人工智能学院的副教授，博士毕业于香港大学。主要研究智能体（包括检索增强生成、记忆系统等）、大数据管理、挖掘、人工智能等相关课题。在数据库、数据挖掘、人工智能等领域的国际顶级会议/期刊（如VLDB、SIGMOD、ICDE、KDD、NeurIPS、WWW、AAAI、TODS、VLDBJ、TKDE等）上累计发表论文120余篇，包括中国计算机学会认定的A类论文（即CCF-A）将近90篇。其中一项代表性研究成果的论文被评为SIGMOD 2020会议的最佳论文之一（~4/458），并荣获2021 ACM SIGMOD Research Highlight Award。相关研究成果已经在华为、字节跳动、蚂蚁集团以及货拉拉等知名企业获得落地应用。方博士还荣获2025年香港中文大学（深圳）教学成果特等奖。目前担任国际知名期刊《Information Processing & Management》（CCF-B类期刊）的编委，担任数据库和数据挖掘领域多个顶级会议的程序委员会成员以及多个顶级期刊的审稿人，中国计算机学会数据库专业委员会的执行委员。