元组ID传播
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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
17
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
13
2024-07-20
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
14
2024-04-30
SQL 插入单个元组语法格式
INSERT INTO [表名] [(列名列表)] VALUES (值列表)
SQLServer
10
2024-05-28
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
12
2024-07-29
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
21
2024-05-20
有限差分传播方法FDBPM在自由空间中传播高斯脉冲的MATLAB开发
使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本，您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。
Matlab
15
2024-07-22
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
23
2024-05-12
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
19
2024-05-20
全国城市信息及ID清单
这份文件包含了全国各地城市的详细数据，包括城市名称及其对应的统计局ID，文件内部有JSON和SQL格式，可直接导入MySQL数据库。
MySQL
11
2024-07-30