邓栋：基金经理简介简历和任期收益回报
邓栋：基金经理简介简历和任期收益回报
邓栋经理简介
基金经理重仓股票
占净资产比
持股变动 (万股)
邓栋先生：中国国籍，工学硕士。2008年加入毕马威华振会计师事务所，从事审计工作，2010年1月加入招商基金管理有限公司，曾任固定收益投资部研究员，现任固定收益投资部副总监、招商安达保本混合型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商安润保本混合型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商瑞丰灵活配置混合型发起式证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商信用增强债券型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商丰泰灵活配置混合型证券投资基金（LOF）基金经理（管理时间：日至今）、招商丰泽灵活配置混合型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商全球资源股票型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商标普金砖四国指数证券投资基金（LOF）基金经理（管理时间：日至今）、招商标普高收益红利贵族指数增强型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）、招商安本增利债券型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）及招商丰融灵活配置混合型证券投资基金基金经理（管理时间：日至今）兼招商资产管理（香港）有限公司董事。
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　　邓栋：2016年清华大学优秀博士学位论文一等奖获得者
　　大数据处理中的容错技术研究
　　Error-Tolerant Big Data Processing
　　作 者：邓栋（图右）
　　指导教师：李国良（图左）
　　培养院系：计算机科学与技术系
　　学 科：工科
　　读博感言：
　　有良师指导、益友陪伴，读博苦更乐，受用一生。
　　研究背景/选题意义/研究价值
　　现实世界中的数据存在着各种各样的错误，例如拼写错误、格式错误、数据不一致等。在分析数据之前，往往需要先对原始数据进行处理和转化，从而得到可用的数据。传统数据处理方式可能丢失很多有效信息甚至引入错误信息，为了得到最佳的分析结果并适应当今大数据时代的需求，论文研究了大数据处理中的容错技术。鉴于现实世界中的数据很多都可以用序列或者集合的形式表示，论文利用广泛应用的序列相似函数和集合相似函数来容忍数据的错误。针对数据处理的最典型三个操作：抽取、连接、检索，论文研究了近似抽取、近似连接和近似检索技术来实现错误容忍的数据处理，并设计了高效的索引和算法。
　　主要研究内容
　　1.近似抽取[3,8,10]：论文提出了统一的框架来同时支持序列相似函数和集合相似函数下的近似抽取。基于该统一框架，论文设计了高效的过滤算法来避免不必要的计算并设计了堆算法来共享计算。论文提出了快速有效的剪枝策略来进一步提高抽取性能。实验表明，论文提出的方法比现有最好的方法快1-2 个数量级。
　　2.序列近似连接[6,9,11]：论文设计了一个基于划分的框架来支持序列近似连接。论文把序列平均划分为不相交的片段并保证仅当一个序列的子序列与另一个序列的片段匹配时它们才可能相似。论文提出了有效的子序列选取技术并证明了该技术选取的子序列数量是最少的。论文提出了扩展验证技术来快速验证候选结果。
图1: EDBT大数据竞赛前三名性能比较，其中1_A为我们的程序，单位：秒
图2:容错数据处理系统架构图
　　3.集合近似连接[2,4]：对于集合近似连接，论文根据全集把集合划分为不相交的片段(子集)，提出混合使用片段和 1-删集(移除片段中1 个元素后的子集)来提高过滤能力，设计了近似比为2的贪心算法和多长度分组把分配选取时间复杂度从O(s3) 降低到 O(s log s)，s是集合大小。论文扩展该算法以运行在MapReduce和Spark上来支持大数据的近似连接。基于划分的算法在EDBT大数据融合竞赛中以绝对优势取得冠军，效率比亚军高10倍。
　　4.近似检索[1,5,7]：论文提出了一个关键前缀过滤技术来解决基于序列相似性的近似检索问题。相比现有最好的前缀过滤技术,关键前缀过滤技术不但剪枝能力更强而且过滤代价更小。论文设计了动态规划算法来快速选取高质量的关键前缀以检测离散的错误。论文还提出了对齐过滤技术来检测序列中连续的错误。
　　主要创新点
　　1、界定了股权信托等名实分离情形中股东资格的认定，并且以信托关系重构隐名出资人与名义股东之间的关系。
　　2、从多个部门法角度阐述股权信托受托人的权力和义务，并试图归纳出妥适应对角色义务规范冲突的规则。
　　3、对股权信托受托人的权力边界作了分类，并对具体权力进行了类型化尝试。
　　代表性学术发表
　　（学生第一作者共发表中国计算机学会A类论文长文11篇，被引用近300次。）
　　1.Dong Deng,Guoliang Li, He Wen, H. V. Jagadish, JianhuaFeng. META: Efficient Partition based Method for Set Similarity Join. VLDB
　　2.Dong Deng,Guoliang Li, He Wen, JianhuaFeng. An Efficient Partition based Method for Set Similarity Join. VLDB
　　3.Dong Deng,Guoliang Li, JianhuaFeng, Yi Duan, ZhiguoGong. AUnified Framework for Approximate Dictionary-based Entity Extraction. VLDB Journal .
　　4.Dong Deng, Yu Jiang, Guoliang Li, Jian Li, Cong Yu. Scalable Column Concept Determination for Web Tables Using Large Knowledge Bases. VLDB 17.
　　5.Dong Deng,Guoliang Li, JianhuaFeng. A Pivotal Prefix Based Filtering Algorithm for String Similarity Search. SIGMOD .
　　6.Dong Deng,Guoliang Li, Shuang Hao, JiannanWang, JianhuaFeng. MassJoin: A MapReduce-based Algorithm for String Similarity Joins. ICDE .
　　7.Dong Deng,Guoliang Li, JianhuaFeng, Wen-Syan Li. Top-k String Similarity Search with Edit-Distance Constraints. ICDE.
　　8.Dong Deng,Guoliang Li, JianhuaFeng. An Efficient Trie-based Method for Approximate Entity Extraction with Edit-Distance Constraints. ICDE .
　　9.Guoliang Li, Dong Deng, JiannanWang, JianhuaFeng. Pass-Join: A Partition based Method for Similarity Joins. VLDB .
　　10. Guoliang Li, Dong Deng, JianhuaFeng. Faerie: Efficient Filtering Algorithms for Approximate Dictionary-based Entity Extraction. SIGMOD .
　　11. Guoliang Li, Dong Deng, JianhuaFeng. A Partition-based Method for String Similarity Joins with Edit-Distance Constraints. ACM TODS, )1-47.
　　来源：清华大学研究生院
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中国高校校报协会副会长......
北京教育音像报刊总社评论部评论员.....
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美国独立教育顾问协会认证顾问
中国人民大学政治学教授