基于语义数据模型的数据挖掘系统框架应用

数据模型与算法：探索数据挖掘的奥秘

深入浅出地阐述数据挖掘核心概念，涵盖数据预处理、模型构建、算法实现等关键环节，并辅以实际案例分析，帮助读者快速掌握数据挖掘实用技巧。

数据挖掘 3 2024-05-25

数据模型的分类与应用分析

根据应用的不同目的，数据模型划分为两类： 概念模型（信息模型）按用户的观点来对数据和信息建模；主要用于数据库设计。 数据模型按计算机系统的观点对数据建模；主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，主要用于DBMS的实现。

Oracle 0 2024-10-31

多维数据模型数据仓库与数据挖掘综述

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

数据挖掘 3 2024-07-16

深入解析数据模型Hadoop、Hive、HBase等框架详细介绍

HBase是一个多维度、排序的稀疏映射表，索引由行键、列族、列限定符和时间戳构成。每个值为未解释的字符串，无数据类型。用户存储数据于表中，每行具有可排序行键和多列。表水平方向由一个或多个列族组成，同一列族数据一起存储。列族可动态扩展，无需预定义数量和类型。所有列以字符串形式存储，用户需自行转换数据类型。更新操作不删除旧数据版本，生成新版本，旧版本保留。

Hadoop 3 2024-07-29

交易系统数据模型-其他实体

阐述其他实体在交易系统数据模型中的概念，包括客户、供应商、产品等实体，以及它们之间的关系。

算法与数据结构 3 2024-04-30

语义分析在文本挖掘中的应用

语义分析是一种计算语言学技术，它可以理解文本的含义并从中提取有意义的信息。在文本挖掘中，语义分析用于从非结构化文本数据中提取结构化信息，例如事实、事件和实体。它可以帮助研究人员和从业人员识别文本中的模式、趋势和关系。语义分析在文本挖掘中的应用包括：主题建模、情感分析、关系提取和问答系统。

PostgreSQL 2 2024-06-07

数据模型比较标准

比较标准： 使用便捷性 实现效率

SQLServer 3 2024-05-15

数据仓库中的元数据模型介绍及应用

元数据模型是关于现有操作型业务系统数据源的描述信息，包括物理数据结构、数据项的业务定义与更新频率、数据项的有效值以及其他具有相同业务含义的数据项清单。数据仓库的多维模型标准包括星型模型和雪花维模型，前者由维和事实表构成，后者由相互关联的多个维表组成，通过减少数据存储量增加模型的灵活性，但查询复杂化。时间维用来描述事实数据的时间属性，包括Year、Quarter、Month、Day、Hour、Minute、Second等层次。

Oracle 1 2024-08-03

逻辑数据模型在数据库应用中的作用

逻辑数据模型涵盖层次模型（树型结构）、网状模型（图型结构）以及关系模型（表结构），分别描述了行称元组、列为属性的关系数据结构、关系运算和关系完整性规则。在数据库设计中，这些模型体现了主键和外键的重要概念和作用。

SQLServer 0 2024-08-17