李友焕关于图数据流上具有时限特征的子图查询算法的论文（Time Constrained Continuous Subgraph Search over Streaming Graphs）被 ICDE 2019 录用。

图数据流是无限增长的边序列，边的时间戳从前往后是递增的，在给定时间窗口下，对应的时间跨度内的边子序列形成了快照子图。这篇论文中，研究在实时变化的快照子图上的子图同构算法。不同于传统的子图同构，论文中的子图同构代入了时序特征，即边之间有时间先后的要求。在实际引用中，子图往往对应现实对象的一系列交互与关联，而交互与关联的不同时序对应不同的实际意义，例如互为好友的人群中，不同好友关系时序对应不同的关系建立的过程。

这篇论文首先提出了基于查询图时序特征和结构特征的基本计算方案，在图数据流上大量过滤无用的中间结果，减少空间开销和更新代价。其次利用未过滤中间结果的重叠部分，大幅压缩存储开销的同时还加速了更新操作。最后，设计了细粒度并发算法，实现了高加速比的并发以提供系统吞吐量。在多个数据集上的实验验证了所提出算法的高效性。