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TuGraph计算引擎模型推理系统设计与优化
李文凯 蚂蚁集团图计算开发工程师
作为蚂蚁集团TuGraph-Analytics框架团队成员，支持开发图计算框架的rpc，序列化等多个模块，开发建设图计算的模型推理系统。
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分享TuGraph计算引擎的模型推理系统设计方案与优化。图计算的过程中需要额外借助AI模型的推理信息，比如对子图打分，社区群组划分等，将模型推理能力内置于图计算框架中，在图迭代计算过程中直接与模型交互，大大减少了开发人员的开发成本，提高了模型上线效率。
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TuGraph-DB兼容Neo4j客户端：Bolt协议设计与实现
王志勇 蚂蚁集团图计算技术专家
2021年加入蚂蚁图计算团队，当前主要负责开源图数据库tugraph-db的研发工作，包括技术演进规划。曾在滴滴出行的数据库团队，参与公司内部自研分布式存储系统的研发运维工作。工作多年一直从事在数据库行业，经历过SQL、NoSQL、TP、AP、Graph等各种存储系统，对数据库领域有深刻的理解。
分享亮点
将详尽阐述图数据库Neo4j的客户端与服务器间的通信协议，在此之前，该领域鲜少看到有深入研究的分享。
Neo4j Bolt协议介绍。
TuGraph-DB对Bolt协议的设计与实现。
TuGraph-DB Neo4j客户端使用案例演示。
分析当前对Neo4j协议兼容性的问题以及未来规划。
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知识图谱语义框架SPG及图谱推理
王少飞 蚂蚁集团开发工程师
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介绍蚂蚁知识图谱平台经过多年金融领域业务沉淀的知识语义增强可编程框架SPG(Semantic-enhanced Programmable Graph)，及TuGraph作为执行引擎在图谱推理过程的作用。
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CStore Compaction模块的设计与优化
陈逢深 图计算开发工程师
蚂蚁图计算开发工程师，作为核心开发者从零到一参与研发了 TuGraph-Analytics 原生图存储 Cstore（已开源）。曾任百度搜索架构后端研发工程师，作为核心开发者完整参与了大搜通用检索模块的模块重构（图化架构）。
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介绍基于 LSM 树结构的存储引擎中 Compaction 的原理和常见策略，介绍 TuGraph-Analytics 原生图存储 CStore compaction 模块的设计与优化，包括 Cstore compaction 的模块设计、特性和在图场景的针对性优化，优化后在图查询场景下达到 RocksDB 三倍性能。
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