南华大学计算机学院本科生一作论文被国际体系结构顶级会议ICPP 2026录用

湖南日报·新湖南客户端10月23日讯（通讯员 蔡真宇）近日，南华大学计算机学院田纹龙副教授团队联合华中科技大学、武汉科技大学鲁剑锋老师，以及美国Suffolk University、韩国Sejong University的合作者，在并行计算领域国际顶级学术会议ICPP 2026上发表了题为"SimPattern: A Novel Byte-Pattern Matching based Chunk Similarity Detection for Post-Deduplication"的最新研究论文。该成果由南华大学计算机学院2023级本科生蔡真宇主导完成，田纹龙副教授担任指导教师，研究工作依托南华大学计算机学院科研平台开展。

ICPP（International Conference on Parallel Processing）是并行计算领域历史最悠久、涵盖范围最广的国际顶级学术会议之一，自1963年首届举办以来一直是并行与分布式计算方向的重要学术交流平台，被中国计算机学会（CCF）列为B类会议。ICPP 2026共收到大量高质量投稿，录用率约为23%。

数据相似性检测（Similarity Detection）是增量压缩（delta compression）与去重后压缩阶段的核心问题，其目标是判断两个数据块之间是否具有足够的相似度以进行增量编码。现有主流方法通常依赖"超级特征"（super-feature）表示或基于学习的模型，但这两类方法对字节级的插入、删除和局部重排高度敏感，在面对未对齐数据块、碎片化区域或内容重排时难以稳健捕捉相似性，进而影响增量压缩效率。 针对上述问题，团队提出了一种基于字节模式匹配（Byte-Pattern Matching）的数据块相似性检测新方法——SimPattern。该方法充分考虑增量压缩的特性，将每个字节值映射为唯一向量，通过对数据块所包含字节对应的向量取平均来表征该数据块，进而利用余弦相似度衡量数据块间的相似程度，并结合近似最近邻搜索实现参考数据块的高效选取。SimPattern为增量压缩中的细粒度相似性检测提供了一条新的技术路径。

近年来，计算机学院坚持把科研实践融入人才培养全过程，引导本科生在前沿研究中锻炼创新能力。蔡真宇同学以本科生身份作为主要完成人在CCF B类国际顶级会议发表论文，是学院持续推进"教学—科研"融合、以高水平科研实践培育拔尖创新人才的又一具体体现，也反映出学院在并行计算与云存储安全方向上的持续学术积累。目前，蔡真宇同学已获得推荐免试攻读研究生资格，将赴华中科技大学直接攻读博士学位。学院将继续坚持以科研促教学、以创新育人才，稳步提升人才培养质量，为学校高质量发展贡献力量。

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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