一、个人简介
柴艳峰，男，博士，1986年生。现任8455新葡萄娱集团am计算机科学与技术学院讲师，硕士生导师。
邮编：030024
电话：0351-6998016
Email：yfchai@tyust.edu.cn
二、学习和工作经历
学习经历：
(1) 2017-09 至 2022-07, 中国人民大学, 计算机应用技术, 博士
(2) 2011-09 至 2014-07, 四川大学, 计算机应用技术, 硕士
(3) 2006-09 至 2010-07, 中北大学, 网络工程, 学士
工作经历：
(1) 2022-07 至 今, 8455新葡萄娱集团am, 计算机科学与技术学院, 讲师
(2) 2014-07 至 2022-06, 8455新葡萄娱集团am, 计算机科学与技术学院, 助教
三、主讲课程
本科生：计算机组成原理、嵌入式系统、智能制造
研究生：面向对象程序设计、数据科学与大数据分析
四、研究生招生学科与人才培养
硕士研究生：软件工程
研究方向：数据库、新型存储硬件和键值存储、图存储等系统的设计与优化；基于深度强化学习的数据库自动调优；基于混合现实的工业互联网、大数据应用；
五、科研工作
主持参与的教学科研项目：
[1]层叠结构下基于LSM-tree的图存储优化研究,2024山西省基础研究计划（自由探索类）面上项目，2024.7-2027.3,在研，主持
[2]LSM-tree键值存储系统自适应优化关键技术研究，山西省高等学校科技创新项目，2022.10-2024.10,结题，主持
[3]负载感知的LSM-tree键值存储优化研究，8455新葡萄娱集团am博士科研启动基金，8455新葡萄娱集团am，2023.3-2026.3，在研，主持
[4]国家自然科学基金委员会, 面上项目,基于压缩数据直接计算的大数据管理系统研究,2022-01-01 至 2025-12-31, 在研, 参与
[5]国家自然科学基金委员会, 面上项目,面向多元异构存储架构的分布式键值存储系统关键技术研究, 2020-01-01 至 2023-12-31,结题,参与
出版学术著作：
[1] 柴艳峰.基于日志结构合并树的键值存储系统优化研究.知识产权出版社，2024.11.
发表学术论文：
[1]Yanfeng Chai, Jiake Ge, Qiang Zhang, Yunpeng Chai, Xin Wang, Qingpeng Zhang. Correlation Expert Tuning System for Performance Acceleration[J]. Big Data Research, 2022, 30: 100345.
[2]Chai Y, Ge J, Chai Y, et al. XTuning: Expert database tuning system based on reinforcement learning[C]//International Conference on Web Information Systems Engineering. Cham: Springer International Publishing, 2021: 101-110.
[3]Chai Y, Li J, Zhang Q, et al. ASM: Adaptive Subgraph Matching via Efficient Compression and Label Filter[C]//Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint International Conference on Web and Big Data. Singapore: Springer Nature Singapore, 2024: 30-42.
[4]柴艳峰, 李加姝, 李雨航, 等. 基于非易失性内存的知识图谱系统优化研究[J]. Journal of Computer Engineering & Applications, 2024, 60(15).
[5]柴艳峰,张睿,张蔷,等.基于开源项目的计算机组成原理课程“嵌入式”教学模式探索[J].计算机教育,2024,(02):164-168.DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2024.02.016.
[6]Chai Y, Chai Y, Wang X, et al. Adaptive lower-level driven compaction to optimize LSM-tree key-value stores[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020, 34(6): 2595-2609.
[7]Chai Y, Chai Y, Wang X, et al. LDC: a lower-level driven compaction method to optimize SSD-oriented key-value stores[C]//2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2019: 722-733.
[8]Ge J, Shi B, Chai Y, et al. Cutting learned index into pieces: An in-depth inquiry into updatable learned indexes[C]//2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2023: 315-327.
[9]Ge J K, Chai Y F, Chai Y P. WATuning: a workload-aware tuning system with attention-based deep reinforcement learning[J]. Journal of Computer Science and Technology, 2021, 36(4): 741-761.
