主要研究方向
.数据库查询与优化、近似查询处理、机器学习、深度学习

研究领域
.近似查询处理
.数据库查询与优化
.机器学习

获奖
.SIGMOD Student Travel Award

代表作
.Ma, Q. and Triantafillou, P., 2019, June. Dbest: Revisiting approximate query processing engines with machine learning models. In Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data (pp. 1553-1570)
.Ma, Q., Shanghooshabad, A.M., Almasi, M., Kurmanji, M. and Triantafillou, P., 2021. Learned Approximate Query Processing: Make it Light, Accurate and Fast. In CIDR
.Ma, Q. and Triantafillou, P., 2022. Query-centric regression. Information Systems, 104, p.101736
.Shanghooshabad, A.M., Kurmanji, M., Ma, Q., Shekelyan, M., Almasi, M. and Triantafillou, P., 2021, June. PGMJoins: Random Join Sampling with Graphical Models. In Proceedings of the 2021 International Conference on Management of Data (pp. 1610-1622)
.Shanghooshabad, A.M., Kurmanji, M., Ma, Q., Shekelyan, M., Almasi, M. and Triantafillou, P., 2021, June. PGMJoins: Random Join Sampling with Graphical Models. In Proceedings of the 2021 International Conference on Management of Data (pp. 1610-1622)

个人简介

马清志，男，硕士生导师，苏州大学优秀青年学者。2021年10月博士毕业于英国华威大学计算机学院，师从Prof. Peter Triantafillou教授， 硕士分别毕业于英国帝国理工学院与英国格拉斯哥大学。2022年于腾讯科技有限公司进行大数据分析及算法相关的工作。主要研究方向为数据库的查询优化、近似查询处理、机器学习及深度学习在数据库的应用等。目前有两篇文章发表于数据库顶刊SIGMOD，并在EDBT、CIDR等学术会议上均有文章发表。曾以骨干身份参与英国阿兰图灵研究所的科研项目，以及华为技术有限公司在英国欧洲的高校科研项目等。