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大數(shù)據(jù)相似查詢關(guān)鍵技術(shù)研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787111727330
- 條形碼：9787111727330 ; 978-7-111-72733-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)相似查詢關(guān)鍵技術(shù)研究 本書特色
適讀人群 ：研究生、科研人員、從業(yè)者等
◆中國計算機領(lǐng)域具有重要突破或重要創(chuàng)新的博士研究生科研成果
◆2021年度CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎
◆緊扣數(shù)據(jù)管理、信息檢索領(lǐng)域研究熱點
◆相似查詢方面的創(chuàng)新性研究成果
◆大數(shù)據(jù)重要應(yīng)用的核心技術(shù)
大數(shù)據(jù)相似查詢關(guān)鍵技術(shù)研究 內(nèi)容簡介
本書首先介紹了相似查詢問題的現(xiàn)實應(yīng)用和價值，以及面臨的技術(shù)挑戰(zhàn);然后提出一個相似查詢系統(tǒng)，并且介紹了高效相似查詢索引、相似查詢代價估算及人在回路實體相似匹配的核心技術(shù)和創(chuàng)新思考。本書提供了豐富的實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果，分析了各種技術(shù)的優(yōu)劣，也為實際產(chǎn)品的技術(shù)選型提供了重要參考。本書從專業(yè)的視角介紹了針對海量數(shù)據(jù)相似查詢檢索的系統(tǒng)性的重要研究成果，相關(guān)成果均被領(lǐng)域很好會議、期刊收錄，可以作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)城學(xué)者、研究員、學(xué)生及相關(guān)從業(yè)人員的參考書籍。
大數(shù)據(jù)相似查詢關(guān)鍵技術(shù)研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景 1
1.2 標(biāo)記增強簡介 5
1.3 研究內(nèi)容 7
1.4 組織結(jié)構(gòu) 9
第2章 標(biāo)記增強研究進(jìn)展
2.1 引言 11
2.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 14
2.2.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 14
2.2.2 學(xué)習(xí)方法 15
2.2.3 評價指標(biāo) 22
2.3 標(biāo)記分布學(xué)習(xí) 29
2.3.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 31
2.3.2 學(xué)習(xí)方法 33
2.3.3 評價指標(biāo) 39
2.4 標(biāo)記增強 40
2.4.1 基于先驗知識的標(biāo)記增強 42
2.4.2 基于模糊方法的標(biāo)記增強 45
2.4.3 基于圖的標(biāo)記增強 48
第3章 標(biāo)記增強理論框架
3.1 引言 52
3.2 標(biāo)記分布內(nèi)在生成機制 54
3.3 標(biāo)記分布質(zhì)量評價 62
3.4 標(biāo)記增強對分類器泛化性能的提升 66
3.5 實驗結(jié)果與分析 68
3.5.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 68
3.5.2 消融實驗 80
3.6 本章小結(jié) 85
第4章 面向標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的標(biāo)記增強
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 優(yōu)化框架 88
4.2.2 拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)的引入 89
4.2.3 標(biāo)記相關(guān)性的利用 90
4.2.4 優(yōu)化策略 92
4.3 實驗結(jié)果與分析 94
4.3.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 94
4.3.2 標(biāo)記分布學(xué)習(xí)實驗 103
4.3.3 標(biāo)記相關(guān)性驗證 107
4.4 本章小結(jié) 109
第5章 標(biāo)記增強在其他學(xué)習(xí)問題上的應(yīng)用
5.1 引言 111
5.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 實驗結(jié)果與分析 118
5.3 偏標(biāo)記學(xué)習(xí) 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 實驗結(jié)果與分析 132
5.4 本章小結(jié) 149
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié) 151
6.2 下一步研究的方向 153
1.1 研究背景 1
1.2 標(biāo)記增強簡介 5
1.3 研究內(nèi)容 7
1.4 組織結(jié)構(gòu) 9
第2章 標(biāo)記增強研究進(jìn)展
2.1 引言 11
2.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 14
2.2.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 14
2.2.2 學(xué)習(xí)方法 15
2.2.3 評價指標(biāo) 22
2.3 標(biāo)記分布學(xué)習(xí) 29
2.3.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 31
2.3.2 學(xué)習(xí)方法 33
2.3.3 評價指標(biāo) 39
2.4 標(biāo)記增強 40
2.4.1 基于先驗知識的標(biāo)記增強 42
2.4.2 基于模糊方法的標(biāo)記增強 45
2.4.3 基于圖的標(biāo)記增強 48
第3章 標(biāo)記增強理論框架
3.1 引言 52
3.2 標(biāo)記分布內(nèi)在生成機制 54
3.3 標(biāo)記分布質(zhì)量評價 62
3.4 標(biāo)記增強對分類器泛化性能的提升 66
3.5 實驗結(jié)果與分析 68
3.5.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 68
3.5.2 消融實驗 80
3.6 本章小結(jié) 85
第4章 面向標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的標(biāo)記增強
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 優(yōu)化框架 88
4.2.2 拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)的引入 89
4.2.3 標(biāo)記相關(guān)性的利用 90
4.2.4 優(yōu)化策略 92
4.3 實驗結(jié)果與分析 94
4.3.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 94
4.3.2 標(biāo)記分布學(xué)習(xí)實驗 103
4.3.3 標(biāo)記相關(guān)性驗證 107
4.4 本章小結(jié) 109
第5章 標(biāo)記增強在其他學(xué)習(xí)問題上的應(yīng)用
5.1 引言 111
5.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 實驗結(jié)果與分析 118
5.3 偏標(biāo)記學(xué)習(xí) 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 實驗結(jié)果與分析 132
5.4 本章小結(jié) 149
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié) 151
6.2 下一步研究的方向 153
展開全部
大數(shù)據(jù)相似查詢關(guān)鍵技術(shù)研究 作者簡介
孫佶，華為數(shù)據(jù)庫專家，于2016年在北京郵電大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院獲得工學(xué)學(xué)士學(xué)位，并于2021年在清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系獲得工學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向包括基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能優(yōu)化（AI4Sys）、基于SQL的數(shù)據(jù)庫內(nèi)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析（DB4AI）等。在SIGMOD、VLDB、ICDE等國際會議及IEEE TKDE等期刊上發(fā)表論文10余篇，被引500余次，申請專利4項，曾獲得SIGMOD Programming Contest優(yōu)勝獎，北京市普通高等學(xué)校優(yōu)秀畢業(yè)生，CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎，清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎等。
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