cari
Rumahpangkalan datatutorial mysql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

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

MySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruMySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruApr 14, 2025 am 12:16 AM

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Mysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanMysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanApr 14, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL: Contoh PraktikalPerintah SQL di MySQL: Contoh PraktikalApr 14, 2025 am 12:09 AM

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

Bagaimanakah InnoDB mengendalikan pematuhan asid?Bagaimanakah InnoDB mengendalikan pematuhan asid?Apr 14, 2025 am 12:03 AM

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Tempat Mysql: Pangkalan Data dan PengaturcaraanTempat Mysql: Pangkalan Data dan PengaturcaraanApr 13, 2025 am 12:18 AM

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Mysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besarMysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besarApr 13, 2025 am 12:17 AM

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Apa yang dibaca oleh Phantom dan bagaimana InnoDB menghalang mereka (kunci seterusnya)?Apa yang dibaca oleh Phantom dan bagaimana InnoDB menghalang mereka (kunci seterusnya)?Apr 13, 2025 am 12:16 AM

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa