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데이터 베이스MySQL 튜토리얼数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,后续将陆续分析一下内容: 主要有KDD、SIGMOD、VLDB、ICML、SIGIR KDD (Data Mining) 2013 Simple and Deterministic Matrix Sketching Edo Liberty, Yahoo! Research 2012 Searching and Mining Trillions of Time Se

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,后续将陆续分析一下内容:

主要有KDD、SIGMOD、VLDB、ICML、SIGIR

KDD (Data Mining)

2013

Simple and Deterministic Matrix Sketching

Edo Liberty, Yahoo! Research

2012

Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping

Thanawin Rakthanmanon, University of California Riverside; et al.

2011

Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance

Shachar Kaufman, Tel-Aviv University; et al.

2010

Large linear classification when data cannot fit in memory

Hsiang-Fu Yu, National Taiwan University; et al.

Connecting the dots between news articles

Dafna Shahaf & Carlos Guestrin, Carnegie Mellon University

2009

Collaborative Filtering with Temporal Dynamics

Yehuda Koren, Yahoo! Research

2008

Fastanova: an efficient algorithm for genome-wide association study

Xiang Zhang, University of North Carolina at Chapel Hill; et al.

2007

Predictive discrete latent factor models for large scale dyadic data

Deepak Agarwal & Srujana Merugu, Yahoo! Research

2006

Training linear SVMs in linear time

Thorsten Joachims, Cornell University

2005

Graphs over time: densification laws, shrinking diameters and possible explanations

Jure Leskovec, Carnegie Mellon University; et al.

2004

A probabilistic framework for semi-supervised clustering

Sugato Basu, University of Texas at Austin; et al.

2003

Maximizing the spread of influence through a social network

David Kempe, Cornell University; et al.

2002

Pattern discovery in sequences under a Markov assumption

Darya Chudova & Padhraic Smyth, University of California Irvine

2001

Robust space transformations for distance-based operations

Edwin M. Knorr, University of British Columbia; et al.

2000

Hancock: a language for extracting signatures from data streams

Corinna Cortes, AT&T Laboratories; et al.

1999

MetaCost: a general method for making classifiers cost-sensitive

Pedro Domingos, Universidade Técnica de Lisboa

1998

Occam's Two Razors: The Sharp and the Blunt

Pedro Domingos, Universidade Técnica de Lisboa

1997

Analysis and Visualization of Classifier Performance: Comparison under Imprecise Class and Cost Di...

Foster Provost & Tom Fawcett, NYNEX Science and Technology

SIGMOD (Databases)

2013

Massive Graph Triangulation

Xiaocheng Hu, The Chinese University of Hong Kong; et al.

2012

High-Performance Complex Event Processing over XML Streams

Barzan Mozafari, Massachusetts Institute of Technology; et al.

2011

Entangled Queries: Enabling Declarative Data-Driven Coordination

Nitin Gupta, Cornell University; et al.

2010

FAST: fast architecture sensitive tree search on modern CPUs and GPUs

Changkyu Kim, Intel; et al.

2009

Generating example data for dataflow programs

Christopher Olston, Yahoo! Research; et al.

2008

Serializable isolation for snapshot databases

Michael J. Cahill, University of Sydney; et al.

Scalable Network Distance Browsing in Spatial Databases

Hanan Samet, University of Maryland; et al.

2007

Compiling mappings to bridge applications and databases

Sergey Melnik, Microsoft Research; et al.

Scalable Approximate Query Processing with the DBO Engine

Christopher Jermaine, University of Florida; et al.

2006

To search or to crawl?: towards a query optimizer for text-centric tasks

Panagiotis G. Ipeirotis, New York University; et al.

2004

Indexing spatio-temporal trajectories with Chebyshev polynomials

Yuhan Cai & Raymond T. Ng, University of British Columbia

2003

Spreadsheets in RDBMS for OLAP

Andrew Witkowski, Oracle; et al.

2001

Locally adaptive dimensionality reduction for indexing large time series databases

Eamonn Keogh, University of California Irvine; et al.

2000

XMill: an efficient compressor for XML data

Hartmut Liefke, University of Pennsylvania
Dan Suciu, AT&T Laboratories

1999

DynaMat: a dynamic view management system for data warehouses

Yannis Kotidis & Nick Roussopoulos, University of Maryland

1998

Efficient transparent application recovery in client-server information systems

David Lomet & Gerhard Weikum, Microsoft Research

Integrating association rule mining with relational database systems: alternatives and implications

Sunita Sarawagi, IBM Research; et al.

1997

Fast parallel similarity search in multimedia databases

Stefan Berchtold, University of Munich; et al.

1996

Implementing data cubes efficiently

Venky Harinarayan, Stanford University; et al.

VLDB (Databases)

2013

DisC Diversity: Result Diversification based on Dissimilarity and Coverage

Marina Drosou & Evaggelia Pitoura, University of Ioannina

2012

Dense Subgraph Maintenance under Streaming Edge Weight Updates for Real-time Story Identification

Albert Angel, University of Toronto; et al.

2011

RemusDB: Transparent High-Availability for Database Systems

Umar Farooq Minhas, University of Waterloo; et al.

2010

Towards Certain Fixes with Editing Rules and Master Data

Shuai Ma, University of Edinburgh; et al.

2009

A Unified Approach to Ranking in Probabilistic Databases

Jian Li, University of Maryland; et al.

2008

Finding Frequent Items in Data Streams

Graham Cormode & Marios Hadjieleftheriou, AT&T Laboratories

Constrained Physical Design Tuning

Nicolas Bruno & Surajit Chaudhuri, Microsoft Research

2007

Scalable Semantic Web Data Management Using Vertical Partitioning

Daniel J. Abadi, Massachusetts Institute of Technology; et al.

2006

Trustworthy Keyword Search for Regulatory-Compliant Records Retention

Soumyadeb Mitra, University of Illinois at Urbana-Champaign; et al.

2005

Cache-conscious Frequent Pattern Mining on a Modern Processor

Amol Ghoting, Ohio State University; et al.

2004

Model-Driven Data Acquisition in Sensor Networks

Amol Deshpande, University of California Berkeley; et al.

2001

Weaving Relations for Cache Performance

Anastassia Ailamaki, Carnegie Mellon University; et al.

1997

Integrating Reliable Memory in Databases

Wee Teck Ng & Peter M. Chen, University of Michigan

ICML (Machine Learning)

2013

Vanishing Component Analysis

Roi Livni, The Hebrew University of Jerusalum; et al.

Fast Semidifferential-based Submodular Function Optimization

Rishabh Iyer, University of Washington; et al.

2012

Bayesian Posterior Sampling via Stochastic Gradient Fisher Scoring

Sungjin Ahn, University of California Irvine; et al.

2011

Computational Rationalization: The Inverse Equilibrium Problem

Kevin Waugh, Carnegie Mellon University; et al.

2010

Hilbert Space Embeddings of Hidden Markov Models

Le Song, Carnegie Mellon University; et al.

2009

Structure preserving embedding

Blake Shaw & Tony Jebara, Columbia University

2008

SVM Optimization: Inverse Dependence on Training Set Size

Shai Shalev-Shwartz & Nathan Srebro, Toyota Technological Institute at Chicago

2007

Information-theoretic metric learning

Jason V. Davis, University of Texas at Austin; et al.

2006

Trading convexity for scalability

Ronan Collobert, NEC Labs America; et al.

2005

A support vector method for multivariate performance measures

Thorsten Joachims, Cornell University

1999

Least-Squares Temporal Difference Learning

Justin A. Boyan, NASA Ames Research Center

SIGIR (Information Retrieval)

2013

Beliefs and Biases in Web Search

Ryen W. White, Microsoft Research

2012

Time-Based Calibration of Effectiveness Measures

Mark Smucker & Charles Clarke, University of Waterloo

2011

Find It If You Can: A Game for Modeling Different Types of Web Search Success Using Interaction Data

Mikhail Ageev, Moscow State University; et al.

2010

Assessing the Scenic Route: Measuring the Value of Search Trails in Web Logs

Ryen W. White, Microsoft Research
Jeff Huang, University of Washington

2009

Sources of evidence for vertical selection

Jaime Arguello, Carnegie Mellon University; et al.

2008

Algorithmic Mediation for Collaborative Exploratory Search

Jeremy Pickens, FX Palo Alto Lab; et al.

2007

Studying the Use of Popular Destinations to Enhance Web Search Interaction

Ryen W. White, Microsoft Research; et al.

2006

Minimal Test Collections for Retrieval Evaluation

Ben Carterette, University of Massachusetts Amherst; et al.

2005

Learning to estimate query difficulty: including applications to missing content detection and dis...

Elad Yom-Tov, IBM Research; et al.

2004

A Formal Study of Information Retrieval Heuristics

Hui Fang, University of Illinois at Urbana-Champaign; et al.

2003

Re-examining the potential effectiveness of interactive query expansion

Ian Ruthven, University of Strathclyde

2002

Novelty and redundancy detection in adaptive filtering

Yi Zhang, Carnegie Mellon University; et al.

2001

Temporal summaries of new topics

James Allan, University of Massachusetts Amherst; et al.

2000

IR evaluation methods for retrieving highly relevant documents

Kalervo J?rvelin & Jaana Kek?l?inen, University of Tampere

1999

Cross-language information retrieval based on parallel texts and automatic mining of parallel text...

Jian-Yun Nie, Université de Montréal; et al.

1998

A theory of term weighting based on exploratory data analysis

Warren R. Greiff, University of Massachusetts Amherst

1997

Feature selection, perceptron learning, and a usability case study for text categorization

Hwee Tou Ng, DSO National Laboratories; et al.

1996

Retrieving spoken documents by combining multiple index sources

Gareth Jones, University of Cambridge; et al.

推荐一个网站,感谢作者的努力搜集,主要是各种顶级会议的最佳论文集合。

http://jeffhuang.com/best_paper_awards.html

성명
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InnoDB 버퍼 풀과 성능의 중요성을 설명하십시오.InnoDB 버퍼 풀과 성능의 중요성을 설명하십시오.Apr 19, 2025 am 12:24 AM

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL 대 기타 프로그래밍 언어 : 비교MySQL 대 기타 프로그래밍 언어 : 비교Apr 19, 2025 am 12:22 AM

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL 학습 : 새로운 사용자를위한 단계별 안내서MySQL 학습 : 새로운 사용자를위한 단계별 안내서Apr 19, 2025 am 12:19 AM

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL : 초보자가 마스터하는 필수 기술MySQL : 초보자가 마스터하는 필수 기술Apr 18, 2025 am 12:24 AM

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL : 구조화 된 데이터 및 관계형 데이터베이스MySQL : 구조화 된 데이터 및 관계형 데이터베이스Apr 18, 2025 am 12:22 AM

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 ​​간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL : 주요 기능 및 기능이 설명되었습니다MySQL : 주요 기능 및 기능이 설명되었습니다Apr 18, 2025 am 12:17 AM

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL의 목적 : MySQL 데이터베이스와 상호 작용합니다SQL의 목적 : MySQL 데이터베이스와 상호 작용합니다Apr 18, 2025 am 12:12 AM

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

초보자를위한 MySQL : 데이터베이스 관리를 시작합니다초보자를위한 MySQL : 데이터베이스 관리를 시작합니다Apr 18, 2025 am 12:10 AM

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

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