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篇文章带你认识“高大上”的图数据挖掘
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自互联网发展以来,数据越来越大,数据结构变得越来越复杂,对系统的需求也越来越高。如果您已经学习了数据结构,则可以知道该图表位于最后一个结构中。学习图形时,应该转到上一个链表,队列和树。该结构源自具有一些约束的图。因此,该图是一种可适用于任何类型数据的通用结构。那么图数据挖掘是做什么的呢?挖掘机是挖掘机吗?还在舔你的脑袋?我们来谈谈什么是图数据挖掘。

什么是图数据挖掘

这个话题感觉很沉重,我不得不犹豫很长时间才能输入每一个字。在这里,我将讨论我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名称,因此数据是一个没有边界的东西。挖掘是一个非常直观的动词。从一般意义上讲,挖掘是为了找出对我们有用的东西。否则,它将不会闲置,并且不会有自己的陷阱。可以肯定里面有宝藏,我们会挖掘。因此,不难理解数据挖掘是挖掘数据中的“宝贝”。数据挖掘是为了实现“宝贝”而存储,显示和思考数据。这个“宝贝”是什么?这种有点主观意识被理解。 “婴儿”这个词本身具有主观色彩,没有客观的答案。它不像一系列标准,如大乳房,臀部,高大,白皙的皮肤和漂亮的外观。那么你如何理解图表数据中的“宝贝”呢?例如,今天,互联网已经产生了大量的社交数据。当某个人关注某个人时,某个人与某个人之间就存在关系。如果某个人对某个人发表了评论,那么在这种情况下,这就有了关系。 XX是图中的节点,注释结束,关注点是节点之间的关系。如果有更多的点,这将形成边界的地图。然后关系挖掘这个图,然后会产生很多有用的数据,比如你可以推荐你可能认识的人,也就是朋友的朋友,甚至更深,这形成了太空朋友推荐的功能。例如,您可能喜欢的宝藏可以通过图形数据挖掘来实现。这就是我对图数据挖掘的看法。

在学术上,图形数据挖掘分为数据图和模式图。至于这两种类型的区别,由于我很长时间没有注意到这一点,我只能给出字面上的区别。数据图:基于数据节点,分析图表。模式图基于数据关系模型。可以解释存在的错误,希望。我以前主要是触摸数据块,模式图没有太多的了解。在学术界,数据图和模式图有几个相对有意义的实现和算法。数据图是:BANKS,BLINKS,Object rank;模式图有:DBXplorer(微软),DISCOVER(加州大学),S-CBR(人民大学,在大学数据库中称为:王山)。以下是数据图的几种实现的简要介绍。模式图可以在相关论文中找到。

介绍数据图的典型实现

BANK(关系数据库中的浏览和关键字搜索)

总的来说,它的想法是通过关系数据库和Dijkstra算法存储图结构的数据来存储数据并搜索图数据。该算法的第一步是首先匹配所有关键字的关键节点,并使用Dijkstra算法以每个关键节点作为源节点遍历图形,以便可以形成每个关键节点可到达的节点堆,并执行堆。堆按堆排序到关键节点距离。因此,请考虑每个关键节点的节点堆的第一个元素是最靠近该关键节点的节点。有了这个,那么对于每个节点堆遍历,每次遍历只占用堆的第一个节点,可以知道对应的节点和节点对是可达的,如果这个节点和所有关键节点都可达,那么这个节点就可以形成一个结果根节点的树,因此您需要标记提取的节点。标签的目的是说这个关键节点来到这里(有点类似于这次巡演的感觉)。这是BANK的一般算法思想。这是一个帮助每个人都理解的流程图。

这种方法有几个缺点:由于其算法需要将整个图形结构加载到内存中,当节点数量很大时,它可能会接收内存。第一个缺点是它的搜索是单向的,因此效率存在固定的缺陷。该算法也是我对图数据挖掘研究的主要研究对象,因为它相对简单易懂。针对两个缺陷引入了以下两种算法。

图形数据库关键字搜索的双向扩展

这是支持双向搜索的第一个基础的扩展。从而解决了上迈的第一个缺陷。具体算法的实现已经很长时间没有联系了,我当时并没有注意这个方面,所以我不是很清楚,只知道它实现了双向遍历。具体来说,您可以单击标题以查看其论文。

,BLINKBLINKS在图表上对关键字进行排名

该实现解决了大图片问题。通过划分图像以形成超图的概念,加载内存只需要超图进入。当需要遍历超图节点时,超图节点中的细节点被加载。对于内存,基于这个概念可以很好地解决大量节点和内存,这个算法有点像地图放大镜,当你需要显示一个块(超图节点),然后加载内容对于当前块,用户将看到更详细的地图信息。具体算法,您可以点击标题查看其论文。

由于说了路线图,因此有必要提及当时联系图数据库中最流行的neoj.neoj。那时,它是存储图形数据的方式,所以我得到了它,但我没有注意它。它是。当时,看到neoj真的很小,不像现在那么成熟。

在图中,标签的作用是对节点进行分组,同一标签的节点将放置在一个集合中,这类似于图形的分割。例如:在节点上放置“person”标签,然后在搜索地图时,当指定“person”标签时,只会找到所有人的节点,并且不会找到猫和狗等节点。 。这可以提高图的遍历速度,并且可以更好地管理图的节点。

遍历路径,它可以正确地遍历整个图形的结构,并且它可以对应于一系列路径,这些路径都是节点。这解释了搜索在图表中的位置。条带搜索可以对应于多个路径,即多个结果,并且每个结果包含一系列节点。

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