名词短语

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

短语消息的大规模聚类研究，挺值得前端工程师看看的一篇博士论文，尤其是你在做文本、内容推荐、甚至是评论聚合时，都会碰到类似需求。里面讲了不少关于如何搞定超大文本集的聚类思路，思路清晰，还带点实战味道，挺接地气的。 大规模文本聚类的核心，就是怎么把成千上万条消息按主题自动分好类。常见的方案像KMeans、层次聚类、CURE 算法这些，文中都有提到，还列出了几个优化思路。比如用融合层次和划分的方法提升准确率，挺适合你那种消息量大、分类又不固定的场景。 你平时要是写后台管理、做内容聚合或者想搞个评论系统，建议看看这篇论文里的聚类融合算法，逻辑清楚，用法也不复杂。比如你可以先用KMeans跑初步聚类，再

随着计算机普及，个人和企业数据急速增长，数据挖掘基于数据库技术，通过工具揭示大数据中潜在、先前未知的有价值信息。数据挖掘涵盖数据整合、分析与报表服务，是新兴技术领域，涌现大量新专业名词，甚至对现有名词进行新阐释。英文翻译书籍需根据上下文确定专业名词关系，以免混淆。以下从开发环境与专业书籍两角度解析数据分析中的专业名词，希望为数据分析学习者提供帮助。

说到 K-means 聚类，你一定知道它在数据挖掘中的重要性。可是，K-means 需要人工设定聚类个数，这点真的挺麻烦的，尤其是对大数据集来说，容易陷入局部极优。那如果有个办法能自动这个问题呢？好消息是，基于最近共享邻近节点的 K-means 聚类算法（KSNN）就能做到这一点！它通过搜索数据集的中心点，自动确定聚类个数，而且在全局收敛性上比传统的 K-means 要好得多，效果还不错哦。实验证明，KSNN在多算法中表现最好，比如 K-means、粒子群 K-means（PSO）和多中心聚类算法（MCA）都不如它！你可以参考相关的文章，了解更多关于 K-means 算法以及其他聚类技术的应用

大数据分析Linux常用命令 | 命令 | 用途 ||---|---|| Hadoop fs -ls | 查看文件列表 || Hadoop fs -mkdir | 创建目录 || Hadoop fs -copyFromLocal | 上传本地文件 || Hadoop fs -copyToLocal | 下载文件 || Hadoop jar | 运行Hadoop程序 关键名词解释 | 名词 | 定义 ||---|---|| HDFS | Hadoop分布式文件系统 || MapReduce | Hadoop数据处理框架 || Yarn | Hadoop资源管理器 || Hive | 数据仓库工具

在数据库查询中，使用HAVING短语可以筛选出购买次数超过3次的商品编号，并计算其销售数量的最大值和最小值。与WHERE子句不同，HAVING短语适用于对已分组的数据进行条件筛选。集函数的条件应在HAVING短语中使用，确保准确筛选出符合条件的数据组。

提出了一种基于动态规划的中文专有名词自动切分方法。该方法首先对大量通用形式的专有名词进行统计分析，根据用字出现的位置和频率计算估价值。然后，将中文专有名词切分问题转化为决策树求解最优解问题，并利用动态规划算法选取估价值最优的切分路径。实验结果表明，该方法切分速度快，准确率高，在中文姓名切分任务中表现优异。

在SQL查询中，使用DISTINCT关键词可以帮助消除结果集中的重复行。以SC表为例，其包含学生学号（Sno）、课程编号（Cno）和成绩（Grade）的数据。下面是一个示例：SELECT DISTINCT Sno, Cno, Grade FROM SC;

技术进步的推动下，“V+N1+N2”型短语结构在信息检索领域展现出重要价值。基于搜狗语料，深入分析了动词短语和名词短语的特点及其语义特征，并提出了有效的转换模式，以支持搜索引擎用短语词典的优化构建。