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 |
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 |
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

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.

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.

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 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.

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.

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 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.

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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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
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 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
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa