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主管/主办:重庆西南信息有限公司
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紧凑型数据结构（Compact Data Structrue）旨在以更少的空间存储数据和所需要的额外数据结构，以便能够高效地查询和操作数据。随着互联网、物联网数据的爆发式增长，传统的数据存储和处理方法已经无法满足需求，需要使用高效的数据结构来存储和处理大数据。相比于传统数据结构，紧凑型数据结构可以在有限的存储空间中存储和操作更大的数据集，提高了存储和计算的效率。使用紧凑型数据结构可以将传感器采集的数据压缩到更小的存储空间中，以减少存储和传输成本，并在物联网、车联网设备上实现更高效的数据处理，从而提高终端设备的响应速度和性能；网络测量通常需要处理大量的数据，对网络中的数据流量、延迟、吞吐量等进行测量和分析，紧凑型数据结构可以帮助网络测量在有限的存储空间和处理能力下存储和处理更多的数据，快速地发现网络中的瓶颈和故障；在机器学习领域，紧凑数据结构可以压缩机器学习模型，降低联邦学习中数据传输的开销；流数据库是一种用于处理实时数据流的系统，需要高效地对数据进行分析处理，紧凑数据结构适用于在流数据库中对数据存储、查询和计数。尽管紧凑型数据结构在众多领域已有应用，但访问这种数据结构的步骤往往比访问传统数据结构更多，这给紧凑型数据结构的算法设计、结构设计与实际应用带来了一系列的挑战。为促进紧凑型数据结构的研究与应用，及时、集中、全面地报道紧凑型数据结构相关架构、模型、算法、应用实践等方面的最新成果和进展，《计算机科学》拟在2024年第2期策划出版“紧凑型数据结构前沿研究与应用”专题（正刊），希望能为相关领域的专家学者提供交流合作、发布最新前沿科研成果的平台，促进学术界和工业界的深度融合，推动中国计算机领域的发展。欢迎相关领域的专家学者、科研人员踊跃投稿！
专栏特邀编审：
郑嘉琦（南京大学）
谢 鲲（湖南大学）
杨 仝（北京大学）
黄 河（苏州大学）
李福亮（东北大学）
李 猛（南洋理工大学）
戴海鹏（南京大学）
一、征文范围（包括但不限于以下主题）：
基于紧凑数据结构的计数算法设计
基于紧凑数据结构的成员查询算法设计
基于紧凑数据结构的机器学习模型压缩机制
基于紧凑数据结构的大数据处理平台
基于紧凑数据结构的基数估计框架
基于紧凑数据结构的数据库高效索引机制
基于紧凑数据结构的网络测量框架
基于紧凑型数据结构的流量调度算法设计
基于紧凑型数据结构的负载均衡算法设计
基于紧凑型数据结构的流数据处理平台
面向大数据场景的大规模移动边缘计算平台
面向大数据场景的传感器网络数据高效汇集技术
面向大数据场景的车联网关键技术
面向大数据场景的网络流量数据挖掘与异常检测技术
面向交换机与路由器特性的紧凑型数据结构设计
二、投稿要求
1.投稿方式：通过“计算机科学在线投稿系统”（http://www.jsjkx.com）投稿。投稿时请选择“紧凑数据结构专题”栏目。
2.稿件格式：参照《计算机科学》官方网站首页提供的稿件模板排版，中英文稿件均可，内容可以是原创研究型和综述型成果，鼓励综述和长文。
3.投稿文章未在正式出版物上发表过，也不处于其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投现象；投稿文章须保证合法性（无抄袭、剽窃、侵权等不良行为）。
4.其他事项请参阅投稿指南：http://www.jsjkx.com/CN/column/column12.shtml。
三、重要时间
投稿截止时间：2023年10月31日
录用截止时间：2023年12月31日
专栏出版时间：2024年2月15日
四、联系方式
编辑部联系人：李老师
E-mail：lyhjsjkx@163.com
电话：023-67039612
通信地址：重庆市渝北区洪湖西路18号
邮编：401121