2021年9月16日上午，应苗夺谦教授的邀请，澳大利亚新南威尔士大学杰出教授（Scientia Professor）林学民老师在智信馆309作了题为“Graph based Computation and Mining: Applications, Advances, and Challenges”的学术报告。图数据是大数据的关键组成部分，多用于建模复杂的结构化数据，具有非常广泛的应用范围。林教授详细介绍了图数据的应用，最新进展和挑战，特别针对图数据的三个关键问题：1）挖掘内聚子图；2）在大型图数据上高效计算子图映射；3）确定图结构的弹性，展开了深入且精彩的分析。团队师生与林教授进行了积极热烈的讨论，形成了双向交流的良好学术氛围。
林学民教授的主要研究方向为数据库、数据挖掘、算法和复杂性分析，致力于大规模数据的可扩展处理和挖掘，具体包括图、时空、流、文本和不确定性数据。
林学民教授，IEEE Fellow，担任新南威尔士大学计算机科学与工程学院数据库与知识研究组组长，同时也是清华大学特聘客座教授、复旦大学客座教授。林教授目前担任IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE，2017年1月-至今）主编，并曾担任ACM Transactions Database Systems（2008-2014年）和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE，2013年2月- 2015年1月）的副编辑，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE，2015-2016年）的副主编，且一直担任SIGMOD，VLDB，ICDE，ICDM，KDD，CIKM和EDBT等顶级学术会议的程序委员会委员和领域主席，ICDE2019和VLDB2022的程序委员会联合主席。