（通讯员 秦雨舟）第7届APWeb-WAIM Web与大数据联合国际学术会议（The 7th APWeb-WAIM Joint Conference on Web and Big Data）于10月6日至8日在中国武汉召开，智能与计算学部2021级硕士研究生秦雨舟的论文“MHNA: Multi-Hop Neighbors Aware Index for Accelerating Subgraph Matching”荣获本次会议的最佳论文奖（Best Paper Award），论文指导教师为王鑫教授。

APWeb-WAIM是CCF推荐C类国际学术会议，由APWeb（亚太Web会议）和WAIM（Web时代信息管理会议）第七次联合举办，本次会议吸引了来自学术界、工业界等不同国家地区的众多科研人员参加。本论文所参与的投稿轮次共收到投稿260篇，录用长文58篇，录用率为22.31%。经过论文奖励委员会的综合评判、论文评议、展示答辩等多个环节，此论文被评为最佳论文。

针对现有索引方案加速能力不足或是空间开销问题过大的问题，获奖论文提出了一种名为MHNA的多跳邻居感知索引，其利用布隆过滤器（bloom filter）减少索引的空间开销，并基于索引中保存的多跳邻居信息提前筛选无效中间结果，提高查询效率。此外，获奖论文还基于MHNA的结构特点，引入了一种迭代索引构建方法，通过仅访问直接相邻的邻居顶点信息，即可以迭代的方式高效地计算出每个顶点对应的多跳邻居感知索引。

论文信息：Qin Y, Wang X, Hao W. MHNA: Multi-Hop Neighbors Aware Index for Accelerating Subgraph Matching. In Proceedings of the 7th Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint International Conference on Web and Big Data, 2023.