大數(shù)據(jù)相似查詢關鍵技術(shù)研究

定　價：￥49.00

作　者：	孫佶著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111727330	出版時間：	2023-08-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	32開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《大數(shù)據(jù)相似查詢關鍵技術(shù)研究》由清華大學計算機科學與技術(shù)系博士、華為數(shù)據(jù)庫專家孫佶撰寫。全書首先介紹了相似查詢問題的現(xiàn)實應用和價值，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。全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。《大數(shù)據(jù)相似查詢關鍵技術(shù)研究》共五章：第1章緒論，介紹了全書的研究背景、研究內(nèi)容及主要貢獻，并概述了全書的結(jié)構(gòu)安排。第2章分布式內(nèi)存相似查詢系統(tǒng)Dima，介紹了分布式內(nèi)存相似查詢系統(tǒng)Dima。第3章基于學習的相似查詢基數(shù)估計，提出了一種基于學習的相似查詢技術(shù)估計技術(shù)，使用這種基數(shù)可以幫助相似查詢系統(tǒng)進行查詢執(zhí)行計劃優(yōu)化。第4章基于相似查詢的數(shù)據(jù)融合規(guī)則生成，介紹了一種基于相似查詢的人在回路實體融合系統(tǒng)。第5章總結(jié)與展望，總結(jié)了全書的主要研究工作，并對未來的工作做出展望。

作者簡介

　　孫佶，華為數(shù)據(jù)庫專家，于2016年在北京郵電大學計算機科學與技術(shù)學院獲得工學學士學位，并于2021年在清華大學計算機科學與技術(shù)系獲得工學博士學位。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，北京市普通高等學校優(yōu)秀畢業(yè)生，CCF優(yōu)秀博士學位論文獎，清華大學計算機科學與技術(shù)系優(yōu)秀博士學位論文獎等。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景 1
1.2 標記增強簡介 5
1.3 研究內(nèi)容 7
1.4 組織結(jié)構(gòu) 9
第2章標記增強研究進展
2.1 引言 11
2.2 多標記學習 14
2.2.1 學習任務 14
2.2.2 學習方法 15
2.2.3 評價指標 22
2.3 標記分布學習 29
2.3.1 學習任務 31
2.3.2 學習方法 33
2.3.3 評價指標 39
2.4 標記增強 40
2.4.1 基于先驗知識的標記增強 42
2.4.2 基于模糊方法的標記增強 45
2.4.3 基于圖的標記增強 48
第3章標記增強理論框架
3.1 引言 52
3.2 標記分布內(nèi)在生成機制 54
3.3 標記分布質(zhì)量評價 62
3.4 標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 標記分布恢復實驗 68
3.5.2 消融實驗 80
3.6 本章小結(jié) 85
第4章面向標記分布學習的標記增強
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 優(yōu)化框架 88
4.2.2 拓撲空間結(jié)構(gòu)的引入 89
4.2.3 標記相關性的利用 90
4.2.4 優(yōu)化策略 92
4.3 實驗結(jié)果與分析 94
4.3.1 標記分布恢復實驗 94
4.3.2 標記分布學習實驗 103
4.3.3 標記相關性驗證 107
4.4 本章小結(jié) 109
第5章標記增強在其他學習問題上的應用
5.1 引言 111
5.2 多標記學習 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 實驗結(jié)果與分析 118
5.3 偏標記學習 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