元组ID传播

基于元组ID传播的多关系频繁模式挖掘

传统的多关系数据挖掘算法通常依赖于物理连接操作, 这在处理大规模数据集时会导致效率低下。为了克服这一限制, 本研究提出了一种新的多关系频繁模式挖掘算法。 该算法的核心思想是利用元组ID传播机制, 在不进行物理连接的情况下, 直接从多个关系中挖掘频繁模式。通过这种方式, 算法可以显著减少计算量和内存消耗, 从而提高挖掘效率。 实验结果表明, 相比于传统的基于连接的方法, 本算法在处理多关系数据时具有更高的效率和可扩展性。

数据挖掘 2 2024-05-25

自由空间传播路径损耗模型LOS波传播特例

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

Matlab 3 2024-07-20

SQL 插入单个元组语法格式

INSERT INTO [表名] [(列名列表)] VALUES (值列表)

SQLServer 3 2024-05-28

大数据高效ID生成：一秒5000个不重复ID

在需要快速生成大量不重复ID的大数据场景下，SnowflakeIDWorker算法可以一秒生成5000个ID。该算法的核心是利用时间戳（long timestamp = timeGen();）以及上一个时间戳加位移来确保ID的唯一性。

算法与数据结构 4 2024-05-20

从数据库中删除元组

在数据库中删除元组，通常需要两步操作： 读取元组: 使用 HOLD 语句将要删除的元组从数据库中读取到工作空间。 执行删除: 使用 DELETE 语句，并指定工作空间名称，来删除该元组。

SQLServer 6 2024-05-20

快速近邻传播聚类算法

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

算法与数据结构 2 2024-04-30

TransE模型数据集与代码实体ID、关系ID、训练样本详解

在信息技术行业，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱研究领域，TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt，分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符，用于模型训练和推理。同时，train.txt文件包含了训练数据，即事实三元组，用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码，包括数据预处理和模型训练的详细步骤。

数据挖掘 4 2024-07-17

SQL插入多元组操作详解及示例

插入多元组的SQL语句格式为：INSERT INTO [目标表名] ([列名1, 列名2, ...]) VALUES (值1, 值2, ...)，其功能是一次性向基本表中插入多个元组。SQL先处理查询结果，再将结果集合插入到指定的基本表中。插入的列数、列序和数据类型必须与目标表中相应的列匹配或兼容。

SQLServer 1 2024-07-29

包含空ID的Hive数据

这是一个名为 hive_have_null_id.tar.gz 的压缩文件。该文件包含 Hive 数据，其中某些记录的 ID 字段可能为空值。

Hive 10 2024-05-12

ID3的Matlab实现

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

算法与数据结构 3 2024-05-20