• 护栏：从噪声数据中自动合成完整性约束

  摘要数据质量问题一直是数据库领域长期存在的挑战。错误的数据可能导致查询结果不准确，进而影响基于数据做出的决策的可靠性。为了解决这个问题，一种常见的做法是发现数据的完整性约束并对其进行强制执行，以确保数据的质量。例如，可以利用函数依赖性（Functional Dependencies, FDs）所蕴含的约束来检测数据中的违规情况。然而，现有的方法无法有效地从噪声数据中检测出这些违规情况。在本文中，我们提出了一种新型的完整性约束形式，这种约束以领域特定语言（Domain-Specific Language, DSL）的形式实现，可用于检测和纠正数据中的错误。在DSL的基础上，我们提出了一种高效的合

  来源：Proceedings of the ACM on Management of Data

  时间：2025-11-07

• GenJoin：一种基于子计划提示进行学习的条件性生成式计划到计划查询优化器

  摘要查询优化已成为一个研究领域，在这个领域中，传统算法正受到机器学习算法的挑战。同时，最近在学习型查询优化器方面的发展表明，利用数十年的数据库研究成果并通过不同类型的提示（例如指定连接类型、扫描类型或连接顺序）来缩小计划搜索空间，从而增强传统查询优化器的性能是明智之举，而不是完全用机器学习模型替代传统查询优化器。这一点在传统优化器无法遍历所有逻辑和物理计划的情况下尤为重要，此时它们需要依赖遗传算法等不太稳健的方法。然而，即使是通过协同学习得到的查询优化器也面临着大量训练数据的需求、推理过程中计划生成速度慢以及在各种工作负载条件下结果不稳定的问题。在本文中，我们介绍了GenJoin——一种新型的

  来源：Proceedings of the ACM on Management of Data

  时间：2025-11-07

• 遭遇深度伪造内容：对一部包含深度伪造内容的音乐视频评论的专题分析

  摘要早期关于深度伪造技术的研究主要集中在推测该技术可能带来的未来危害上。然而，人们对现有深度伪造内容的日常使用和体验的研究相对较少。例如，很少有研究试图了解人们在当今娱乐媒体中是如何接触到深度伪造内容并对此作出反应的。在这项研究中，我们对用户对一段包含深度伪造内容的肯德里克·拉马尔（Kendrick Lamar）YouTube音乐视频的评论进行了主题分析，共分析了1467条评论。我们的研究结果归纳为六个主题：深度伪造技术的逼真度提升、眼见未必为实、对未来反乌托邦威胁的担忧、增强歌曲的观赏体验、强烈的情绪反应，以及将其视为“用于娱乐的玩具”。总体而言，人们普遍喜欢深度伪造技术为视频带来的创意和情

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• 大型语言模型在当前和未来知识工作中的应用

  摘要大型语言模型（LLMs）为与人工智能技术的交互方式带来了范式的转变，使知识工作者能够通过用自然语言表达他们的需求来完成各项任务。LLMs 有潜力以前所未有的方式提高生产力并减少繁琐的工作。对 LLM 在工作中的应用进行系统研究，可以深入了解 LLM 如何最好地支持这些工作者。为了探讨知识工作者当前和期望使用 LLM 的方式，我们进行了一项调查（n=216）。受访者描述了他们已经使用 LLM 完成的任务，例如生成代码或改进文本，同时也设想了将 LLM 集成到他们的工作流程和数据中的未来。一年后，我们进行了第二次调查（n=107），验证了最初的调查结果，并提供了关于知识工作者当前使用 LLM

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• 剖析社交虚拟现实的用户体验：以五个平台为例

  摘要社交虚拟现实（VR）通过提供近乎真实的社交体验，有可能取代传统的在线社交媒体。因此，研究界对其进行了广泛的研究。然而，现有的研究未能全面解释社交VR平台的各个方面如何相互作用以影响用户体验。鉴于这一局限性，我们使用Oculus Quest 2头戴设备进行了用户研究，并分析了五个社交VR平台上的用户体验。我们将42名参与者随机分为两组：短期组（每个平台使用10-30分钟）和长期组（每个平台使用至少120分钟）。除了通过调查和访谈外，我们还测量了这些平台的帧率和分辨率，并探讨了各种因素如何共同影响社交VR的用户体验。研究发现，与短期用户相比，社交VR平台的帧率、分辨率和互动事件对长期用户的体验

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• 针对微侵犯行为进行设计

  摘要微侵犯是指那些看似微不足道、日常发生的评论或行为，但实际上蕴含了对历史上被边缘化群体的歧视。虽然这些行为可能影响不大，但它们仍可能造成可衡量的伤害。研究人员一直在探索如何减少这类负面现象。然而，关于如何利用技术来支持这些努力，目前的研究还十分有限。为了解决这一问题，我们举办了一系列共计十五次的参与式设计研讨会，旨在设计出能够降低微侵犯发生频率及其负面影响的方法。参与研讨会的人员共有47人，他们来自经常遭受微侵犯的群体，这些群体按照性别、种族/族裔以及残疾状况和可及性等因素被分组。我们的研究发现，在设计有效的微侵犯干预措施时，存在四个主要方向：主动预防措施、奖励与问责机制、社区支持体系以及长

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• PHA：基于物理的运动合成中的部分异构代理与可重用策略先验

  在现代的动画制作和虚拟现实技术中，如何生成自然且富有表现力的虚拟角色动作成为了一个关键课题。这项研究提出了一种新的方法——**Part-wise Heterogeneous Agents (PHA)**，旨在解决传统方法在生成复杂全身体动作时所面临的效率低下和政策质量不佳的问题。PHA基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）框架，将人体的不同部位视为独立的智能体，从而实现技能的预训练和协同执行。这种方法不仅提高了学习效率，还提升了生成动作的质量，使得虚拟角色能够完成一些以往单智能体方法难以实现的任务。### 背景与挑战虚拟角色的动

  来源：Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques

  时间：2025-11-07

• 在简化的高度图上进行的高效邻近查询

  摘要在三维表面上执行邻近性查询引起了学术界和工业界的广泛关注。高度图是一种基本的三维表面表示方法，相比点云和三角不规则网（TIN）等其他方法具有许多优势。在本文中，我们研究了高度图上的最短路径查询问题。由于使用高度图上的最短路径进行邻近性查询成本较高，我们提出了一种简化算法来加速这一过程。我们还提出了针对原始高度图和简化后的高度图的最短路径查询算法。实验结果表明，我们的简化算法在简化时间和输出大小（即简化后表面的大小）方面，分别比现有的最佳点云和TIN简化算法快21倍和5倍（以及412倍和7倍）。在我们的简化高度图上执行邻近性查询的速度分别比在简化的点云和TIN上快5倍和1340倍，且误差最多

  来源：Proceedings of the ACM on Management of Data

  时间：2025-11-07

• F3：面向未来的开源数据文件格式

  摘要列式存储格式是现代数据分析系统的基础。开源文件格式（如Parquet、ORC）的普及使得数据能够在不同的平台上无缝共享。然而，这些格式是在十多年前为当时的硬件和工作负载环境设计的，与当今的环境有很大差异。尽管这些格式已经对规范进行了一些更新以适应这些变化，但并非所有系统都支持这些修改，而且很多时候，系统无法在不进行重新设计的情况下克服这些格式的缺陷和局限性。在本文中，我们介绍了面向未来的开源文件格式项目——F3。F3以互操作性、可扩展性和效率为核心设计原则，避免了每次数据处理和计算方式发生变化时都需要创建新格式的问题。它提供了一个数据组织结构和通用API，使开发者能够轻松添加新的编码方案。

  来源：Proceedings of the ACM on Management of Data

  时间：2025-11-07

• 具有魅力的数据与物质痕迹：通过公民科学监测鸟类筑巢过程中的碰撞事件

  摘要鸟类与人造结构的碰撞对鸟类种群构成了严重威胁。在美国南部，有一小群热心的志愿者负责记录这些死亡事件，他们希望推动当地政策要求使用对鸟类安全的建筑材料。除了在移动应用程序中记录观察结果外，志愿者们还会记录自己的工作过程，并收集发现的鸟类尸体以供大学标本馆使用。我们详细介绍了志愿者们所做的工作，包括：（1）制作当地鸟类碰撞事件的数字记录；（2）记录志愿者的监测工作；（3）收集鸟类标本。通过分析志愿者工作产生的多种形式的数据，我们探讨了“Safe Flight”项目如何生成用于倡导工作的数据。最后，我们讨论了数据行动主义的相关意义，强调了数据物质性与“有魅力”的数据（即能够吸引公众注意的数据）之

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• DARTH：通过提前终止实现声明式召回，用于近似最近邻搜索

  摘要近似最近邻搜索（ANNS）在性能和召回率（即结果质量）之间存在固有的权衡。每种ANNS算法都提供其自身的参数，以便应用程序能够影响搜索的召回率/性能权衡。这种情况存在双重问题：首先，应用程序开发者必须通过实验来调整这些参数，以针对每种用例获得所需的召回率。这一过程通常需要大量工作；更糟糕的是，所选参数可能对某些查询产生良好的召回率，但对复杂查询的召回率却很低。为了解决这些问题，我们提出了DARH方法，该方法利用目标声明式召回率。DARH通过在ANNS索引的基础上采用自适应提前终止策略来实现目标声明式召回率。通过广泛的实验，我们证明DARH能够有效满足用户定义的召回率目标，同时显著提升搜索速

  来源：Proceedings of the ACM on Management of Data

  时间：2025-11-07

• 基于扩散的规划与学习到的可行性过滤器

  摘要基于物理特性的角色需要规划如何在障碍物周围移动。扩散模型提供了一种可能的解决方案，因为它们允许运动规划器从潜在的多种未来状态中选取样本。然而，这些模型也可能生成有缺陷的规划方案，因为某些样本可能无法满足仅在训练数据中隐含存在的严格约束条件（例如，保持平衡或避开障碍物）。我们提出了基于学习的“可行性过滤器”，这些过滤器能够有效预测某个规划方案（即扩散样本）未来的成功率，从而实现隐含的未来成功率约束。在运行时，可以组合多个可行性过滤器来同时考虑多种潜在的约束条件。我们在3D人体运动任务的详细步态规划中展示了这种方法的有效性，证明了这些过滤器在在线规划中的表现，包括攀爬箱子、跨过墙壁以及避开障碍

  来源：Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques

  时间：2025-11-07

• 了解影响砌体结构抗洪能力的关键建筑因素——以2023年乌克兰卡霍夫卡大坝溃坝事件为例

  摘要2023年6月6日，乌克兰南部的卡霍夫卡大坝发生决堤，导致严重洪灾，许多历史悠久的未加固砖石建筑受到影响。本研究利用乌克兰赫尔松地区受灾建筑的数据集，分析了影响这些建筑洪水破坏程度的各种因素。数据集包含了建筑学、结构学和地理学相关属性，并通过多种机器学习算法进行了分析。我们的方法在预测建筑受损程度方面的准确率超过了90%。这项研究的创新之处在于，它是首次系统分析影响砖石建筑抗洪脆弱性的各种因素。研究发现，影响建筑受损程度的关键因素包括洪水作用时间、与大坝决口处的距离、基础类型、建造年份、建筑用途、维护状况、建筑朝向以及是否有抬高的楼层等。这些研究结果有助于乌克兰的工程师、建筑师和城市规划者

  来源：Journal on Computing and Cultural Heritage

  时间：2025-11-07

• 多通道通信中的信道切换与自适应行为

  摘要人们经常同时使用多个通信应用程序进行消息交流，但他们如何结合使用这些渠道以及在不同渠道之间切换的动机仍不为人所充分了解。为了探究这一问题，我们进行了一项为期两周的日记研究，并随后进行了访谈（样本量N=17），研究了用户在不同渠道之间的切换行为以及对社交界限的管理方式。研究结果表明，用户在与同一联系人交流时会根据不同的话题、对交流速度的期望、适合特定情境的功能以及与应用当前用户情绪相匹配的应用氛围等因素，在多个通信渠道之间进行切换。此外，我们还发现了一种“惯性”现象，即用户倾向于继续使用上次进行交流的应用程序，这与主动切换渠道的行为相反。研究还表明，用户并不会根据联系人关系来主动区分不同的应

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• 《内部威胁：保护Kubernetes集群免受网络配置错误的影响》

  摘要Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。不幸的是，其日益增长的普及性也使其成为恶意行为者的目标。尽管在 Kubernetes 安全性方面进行了大量研究，但人们对网络配置对应用程序部署安全性的影响却关注甚少。本文通过全面分析 Kubernetes 集群中的网络配置错误（特别是横向移动问题）来填补这一空白。为此，我们对来自六个不同组织（包括 IT 公司、公共机构和非营利组织）的 287 个开源应用程序进行了详细评估。结果发现存在 634 处配置错误，远远超出了现有解决方案的检测范围。我们已将发现结果负责任地告知相关组织，并与他们进行了讨论以评估这些错误的严重性。截至目前，通过我们提出的

  来源：Proceedings of the ACM on Networking

  时间：2025-11-07

• 关于IPv6扫描器的详细测量视图及其对BGP信号的适应性

  摘要扫描器是公共IPv4主机的日常“访问者”。成功扫描IPv6节点仍然是一个挑战，但越来越多的参与者试图掌握这一技术。在本文中，我们分析了在不同网络条件下的IPv6扫描行为，以揭示其对扫描过程的影响。我们部署了四种IPv6网络监控工具，包括一种被动式/48前缀的监控工具和一种主动式/32前缀的监控工具，后者通过定期更改BGP通告来进行重新配置。我们对这些工具进行了为期十一个月的长期研究，根据扫描器的行为特征、目标选择策略、网络选择策略以及它们所使用的工具和特征进行了分类，并分析了不同类别之间的关联。研究发现，具有较大覆盖范围的子网（使用较长的前缀）基本上对扫描器来说是“不可见的”，而通过BGP

  来源：Proceedings of the ACM on Networking

  时间：2025-11-07

• Exp-PIFO：可扩展且高效的可编程数据包调度系统

  摘要可编程数据包调度器在数据包传输顺序的编排方面提供了极大的灵活性。它们使网络运营商能够利用适应传入流量特征变化的策略来优化关键性能指标，例如流量完成时间（Flow Completion Time, FCT）。然而，在编程这些设备时面临的一个挑战是它们的寄存器、内存和控制流操作能力受到严重限制。以“先进先出”（Push-In First-Out, PIFO）这种流行的调度策略为例，由于该策略依赖于数据包的排序，而在当前硬件上难以实现高速处理。PIFO的固定优先级近似实现方式（如SP-PIFO和AIFO）虽然有硬件支持，但在内存使用量等方面通常仍不具备良好的扩展性。本文介绍了一种新的PIFO近似

  来源：Proceedings of the ACM on Networking

  时间：2025-11-07

• 外部贡献对开源软件项目的生产力重要吗？基于问题熵的深入分析

  摘要在开源软件（OSS）开发领域，问题的解决不仅是一项技术任务，更是推动项目持续改进和确保其可持续性的关键活动。对于外部贡献者而言，参与问题处理是他们参与OSS项目的主要方式。尽管外部贡献者的重要性已被广泛认可，但他们的贡献在问题处理过程中的具体影响仍缺乏充分的量化和清晰度描述，同时他们贡献与项目生产力之间的关联也尚未明确。为了解决这一问题，我们提出了“问题熵”这一新指标，用于量化问题处理过程中事件序列的复杂性，从而研究外部贡献者的作用。该指标运用信息论原理来细致分析项目中的问题相关活动，为理解和评估外部贡献提供了独特的视角。为了探讨外部贡献与项目生产力之间的关联，我们采用“问题熵”这一指标来

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

• 用于协作制图和数据重用的地图系统定义

  ### 系统概述与核心功能定义地图系统是一个专为协作地图创建而设计的平台，适用于研究项目或社区项目中需要地理信息处理的场景。该系统具备其他地图应用中较为有限或受限制的功能，例如支持多人协作绘图以及数据的再利用。其设计目标是为不同用户群体提供一个共享的界面，使研究人员、学生、策展人和社区成员能够高效地构建数据集和项目内容。用户不仅可以添加自定义图层，还可以将轨迹、线条、区域、媒体（如照片和视频）以及位置点等元素集成到地图中。为了降低技术门槛，系统还融合了其他地理信息系统（GIS）和地图应用中常见的功能，同时避免了某些应用中缺失的关键特性。对于预算有限且缺乏GIS专业知识的研究团队而言，该系统尤其

  来源：Journal on Computing and Cultural Heritage

  时间：2025-11-07

• 《探索非父母成年群体与父母对儿童使用社交虚拟现实的看法》一文的勘误说明

  编者按本更正说明用于修正发表于《ACM人机交互会议论文集》第8卷（CSCW1）第54期（2024年）的文章《探讨非父母成年人和父母对儿童使用社交虚拟现实的看法》（文章链接：Exploring the Perspectives of Social VR-Aware Non-Parent Adults and Parents on Children’s Use of Social Virtual Reality）。摘要本更正说明针对论文《探讨非父母成年人和父母对儿童使用社交虚拟现实的看法》（论文链接：Exploring the Perspectives of Social VR-Aware Non

  来源：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction

  时间：2025-11-07

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