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2002年 | 3篇 |
2001年 | 3篇 |
2000年 | 4篇 |
1999年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
排序方式: 共有186条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
垂直数据分区技术从逻辑上将满足一定语义条件的数据库表属性存放在同一个物理块中,进而降低数据访问成本,提高查询效率.数据库查询负载中的每条查询通常只与数据库表中的部分属性有关,因此只需使用数据库表的某个属性子集便可以得到准确的查询结果.合理的垂直数据分区方式可以使大多数查询负载不需要扫描完整数据库就可以完成查询任务,从而达到减少数据访问量,提高查询处理效率的目的.传统的数据库垂直分区方法主要基于专家设置的启发式规则,分区策略粒度较粗,且不能根据负载的特征进行有针对性的分区优化.同时,当负载规模较大或者属性个数较多时,现有垂直分区方法执行时间过长,尤其无法满足数据库在线实时调优的性能需求.为此,提出在线环境下基于谱聚类的垂直数据分区方法(spectral clustering based vertical partitioning,SCVP),采用分阶段求解的思想,减少算法时间复杂度,加快分区执行速度.首先通过增加约束条件缩小解空间(即根据谱聚类生成初始分区),然后对解空间设计算法进行精细的搜索(即采用频繁项集和贪心搜索相结合的策略对初始分区进行优化).为了进一步提升SCVP在高维属性下的性能,提出了SCVP的改进版本SCVP-R (spectral clustering based vertical partitioning redesign).SCVP-R通过引入同域竞争机制、双败淘汰机制和循环机制,对SCVP在分区优化过程中的合并方案进行了进一步优化.在不同数据集上的实验结果表明,相比于目前最好的垂直分区方法,SCVP和SCVP-R有着更快的执行时间和更好的性能表现. 相似文献
2.
控制关系(dominant relationship)在Skyline计算、Rank-Aware查询处理以及市场分析等方面有着非常广泛的应用,自提出以来受到越来越多的关注.对于一个N维的数据集,其中的一个点p能控制另一个点q,当且仅当p在各个维上的值都不比q差,而且至少在一个维上的值比q要好.在最近的研究工作中指出,基于以上定义的控制关系可以用于市场分析中的产品定位问题,对于一个产品而言,控制能力越强(能控制的顾客越多)该新产品就越好.但是考虑到一个产品要在各个属性上都有非常好的表现是非常困难的,放松了控制关系的定义,认为当一个产品在各个属性上的取值都与顾客的偏好"近似"时,该产品就能控制这个顾客(即能满足该顾客的要求).另外此前的工作在分析产品的市场定位时没有考虑竞争对手的影响,导致分析的结果不能用于实际应用.基于以上考虑,定义了一种新的基于kNN的控制关系,并将其用于市场竞争且资源受限情况下的产品分析和市场定位问题.在R*树的基础上,提出了一种新的控制关系分析算法.实验验证了所提出的方法是有效的. 相似文献
3.
将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性. 相似文献
4.
符号社会网络中正负关系预测算法研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
一些网络中的边根据其潜在涵义可分为正关系和负关系,若用正号和负号来标记网络中的边,则形成一个符号网络.符号网络的应用场景非常丰富,在社会学、信息学、生物学等多个领域广泛存在,逐渐成为当前研究的热点之一.对符号社会网络中链接的正负预测问题进行研究,其成果对社会网络的个性化推荐、网络中异常节点的识别、用户聚类等都具有非常重要的应用价值.主要介绍符号社会网络中正负关系预测问题在国内外的研究现状和最新进展.首先介绍了社会结构平衡理论和地位理论,并将目前主要的预测算法按照设计思路分成两类:基于矩阵的符号预测算法和基于分类的符号预测算法,详细介绍各类算法的基本思路,并从算法效率、准确性和可伸缩性等角度进行详细的对比和分析,总结了符号社会网络预测问题具有的一些特点以及所面临的挑战,同时指出未来可能的发展方向,为相关研究人员提供有价值的参考. 相似文献
5.
6.
21世纪初"核心竞争力"的概念被引入到教育领域并直接指向了教师.本文分析了教师核心能力的现代内涵,在此基础上提出了大学英语改革背景下的当代英语教师核心能力结构. 相似文献
7.
由于数据随时间和空间不断更新,很多基于粗糙集的增量方法被提出。然而,动态数据上基于模糊粗糙集的特征选取(也称属性约简)更新的研究较少,特别是连续型动态数据上的增量特征选取。为了解决这个问题,提出适用于连续型数据的基于模糊粗糙集的增量属性约简算法。首先提出模糊粗糙基本概念的增量机制,如模糊正域的增量机制。只有部分示例在已有属性约简上的辨识能力不足,即对于模糊正域来说,存在一个关键示例集。增量约简算法基于已有数据上的约简结果,仅需要更新关键示例集中的示例,而非全部的论域。因而该增量算法在动态数据上能快速获得约简的更新。通过数值对比实验可以看出,增量算法比非增量算法在运行时间上有明显的优势。特别是对于高维数据集,增量算法可以大大地节省计算时间。 相似文献
8.
大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展,然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险,为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御的研究进展和趋势.首先介绍了机器学习中隐私泄露的场景和隐私攻击的敌手模型,并根据攻击者策略分类梳理了机器学习中隐私攻击的最新研究;介绍了当前机器学习隐私保护的主流基础技术,进一步分析了各技术在保护机器学习训练集隐私时面临的关键问题,重点分类总结了5种防御策略以及具体防御机制;最后展望了机器学习技术中隐私防御机制的未来方向和挑战. 相似文献
9.
10.
如今,图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中,有巨大的使用和研究价值.但与此同时,针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险.如何在保护图隐私的同时,发布与收集可用图数据,是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战.本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景,以及敌手模型三个方面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险,然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍.针对攻击而言,本文分析了当前可行的图数据隐私攻击与攻击量化算法及其算法原理.针对防御而言,本文总结了简单匿名、图修改、聚类,以及差分隐私四种图数据隐私防御技术;分析了集中与分布两种数据存储场景下,不同类型图数据使用的各类隐私防御算法,以及数据隐私性与可用性度量方法 .最后本文综合已有的研究成果,指出了图数据上隐私保护研究当前存在的问题、面临的挑战,及未来的研究方向. 相似文献