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大数据相似查询关键技术研究 版权信息
- ISBN：9787111727330
- 条形码：9787111727330 ; 978-7-111-72733-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据相似查询关键技术研究 本书特色
适读人群 ：研究生、科研人员、从业者等
◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果
◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖
◆紧扣数据管理、信息检索领域研究热点
◆相似查询方面的创新性研究成果
◆大数据重要应用的核心技术
大数据相似查询关键技术研究 内容简介
本书首先介绍了相似查询问题的现实应用和价值，以及面临的技术挑战;然后提出一个相似查询系统，并且介绍了高效相似查询索引、相似查询代价估算及人在回路实体相似匹配的核心技术和创新思考。本书提供了丰富的实验数据和结果，分析了各种技术的优劣，也为实际产品的技术选型提供了重要参考。本书从专业的视角介绍了针对海量数据相似查询检索的系统性的重要研究成果，相关成果均被领域很好会议、期刊收录，可以作为数据科学领城学者、研究员、学生及相关从业人员的参考书籍。
大数据相似查询关键技术研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景 1
1.2 标记增强简介 5
1.3 研究内容 7
1.4 组织结构 9
第2章 标记增强研究进展
2.1 引言 11
2.2 多标记学习 14
2.2.1 学习任务 14
2.2.2 学习方法 15
2.2.3 评价指标 22
2.3 标记分布学习 29
2.3.1 学习任务 31
2.3.2 学习方法 33
2.3.3 评价指标 39
2.4 标记增强 40
2.4.1 基于先验知识的标记增强 42
2.4.2 基于模糊方法的标记增强 45
2.4.3 基于图的标记增强 48
第3章 标记增强理论框架
3.1 引言 52
3.2 标记分布内在生成机制 54
3.3 标记分布质量评价 62
3.4 标记增强对分类器泛化性能的提升 66
3.5 实验结果与分析 68
3.5.1 标记分布恢复实验 68
3.5.2 消融实验 80
3.6 本章小结 85
第4章 面向标记分布学习的标记增强
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 优化框架 88
4.2.2 拓扑空间结构的引入 89
4.2.3 标记相关性的利用 90
4.2.4 优化策略 92
4.3 实验结果与分析 94
4.3.1 标记分布恢复实验 94
4.3.2 标记分布学习实验 103
4.3.3 标记相关性验证 107
4.4 本章小结 109
第5章 标记增强在其他学习问题上的应用
5.1 引言 111
5.2 多标记学习 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 实验结果与分析 118
5.3 偏标记学习 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 实验结果与分析 132
5.4 本章小结 149
第6章 总结与展望
6.1 总结 151
6.2 下一步研究的方向 153
1.1 研究背景 1
1.2 标记增强简介 5
1.3 研究内容 7
1.4 组织结构 9
第2章 标记增强研究进展
2.1 引言 11
2.2 多标记学习 14
2.2.1 学习任务 14
2.2.2 学习方法 15
2.2.3 评价指标 22
2.3 标记分布学习 29
2.3.1 学习任务 31
2.3.2 学习方法 33
2.3.3 评价指标 39
2.4 标记增强 40
2.4.1 基于先验知识的标记增强 42
2.4.2 基于模糊方法的标记增强 45
2.4.3 基于图的标记增强 48
第3章 标记增强理论框架
3.1 引言 52
3.2 标记分布内在生成机制 54
3.3 标记分布质量评价 62
3.4 标记增强对分类器泛化性能的提升 66
3.5 实验结果与分析 68
3.5.1 标记分布恢复实验 68
3.5.2 消融实验 80
3.6 本章小结 85
第4章 面向标记分布学习的标记增强
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 优化框架 88
4.2.2 拓扑空间结构的引入 89
4.2.3 标记相关性的利用 90
4.2.4 优化策略 92
4.3 实验结果与分析 94
4.3.1 标记分布恢复实验 94
4.3.2 标记分布学习实验 103
4.3.3 标记相关性验证 107
4.4 本章小结 109
第5章 标记增强在其他学习问题上的应用
5.1 引言 111
5.2 多标记学习 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 实验结果与分析 118
5.3 偏标记学习 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 实验结果与分析 132
5.4 本章小结 149
第6章 总结与展望
6.1 总结 151
6.2 下一步研究的方向 153
展开全部
大数据相似查询关键技术研究 作者简介
孙佶，华为数据库专家，于2016年在北京邮电大学计算机科学与技术学院获得工学学士学位，并于2021年在清华大学计算机科学与技术系获得工学博士学位。主要研究方向包括基于智能技术的数据库系统性能优化（AI4Sys）、基于SQL的数据库内大规模数据分析（DB4AI）等。在SIGMOD、VLDB、ICDE等国际会议及IEEE TKDE等期刊上发表论文10余篇，被引500余次，申请专利4项，曾获得SIGMOD Programming Contest优胜奖，北京市普通高等学校优秀毕业生，CCF优秀博士学位论文奖，清华大学计算机科学与技术系优秀博士学位论文奖等。
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