动词短语

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

汉英动词次范畴化的对应关系搞研究的朋友，这篇 PDF 挺有意思的。用双语语料库搞，不光统计得细，句法对齐这块也动了脑子。是用了双重最大似然过滤法，自动搞出六百多种次范畴框架的对应类型，效率还挺高。你要是做语言迁移、机器翻译这块的，拿来参考一下，准没错。

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

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。

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。