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9.图数据库发展综述图数据库管理系统(以下简称图数据库)是一种经过优化的用于存储、查询和更新图结构数据的数据库管理系统[5], 它支持对图数据模型的增、删、查、改(CRUD)方法. 图数据库以数学中的图论作为理论基础, 以图模型为特点进行数据存储, 主流的图模型有3种, 分别是属性图、RDF和超图. 相对于RDF和超图属性图模型目前https://c-s-a.org.cn/html/2022/8/8713.html

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12.机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)第2章:连接数据。机器学习的第一步是连接到一个合适的数据集,在R环境下得到数据内容,然后开始对其进行分析。在这一章中,我们使用R来连接数据,使用不同数据源(逗号分割文件格式CSV、Excel、JSON、Twitter和谷歌分析)用多种方式连接。我们也会铺设一条在SQL数据库中连接数据的通路。一旦数据连接到R环境中,我们就能开https://www.epubit.com/bookDetails?id=N17365

13.MKR模型在电影推荐系统中的应用研究摘要: 针对电影推荐系统中推荐结果的准确性和可解释性不高的问题,研究了基于多任务特征学习的知识图谱增强推荐(multi-task learning for knowledge graph enhanced recommendation, MKR)。通过构建知识图谱,将其作为辅助信息构建了MKR模型,并将其应用到电影推荐系统中。采用预测用户满意度评分的方法根据评分结果来判定用户http://hanspub.org/journal/PaperInformation?paperID=41485

14.新闻推荐系统python新闻推荐系统ER图柳随风的技术博客新闻推荐系统 python 新闻推荐系统ER图 E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。 用矩形表示实体型,矩形框内写明实体名;用椭圆表示实体的属性,并用无向边将其与相应的实体型连接起来;用菱形表示实体型之间的联系,在菱形框内写明联系https://blog.51cto.com/u_14276/7307966

15.计算机支持的协同学习7篇(全文)UACFRAC流程图如图1所示。 该模型,首先通过数据集得出用户i的相似度集合和用户u对项目v评分r的共同属于聚类k的概率; 再通过条件选择以及相应计算得到用户i对于项目v的最近邻用户集合; 最后预测评分,并由预测评分排序,评分高的项目推荐给用户。本文的增量更新机制采用文献[11]中改进的增量更新机制,其基本原理是: 当https://www.99xueshu.com/w/ikeyrku0so8e.html

16.河南财大成教《大数据基础》高起专原题及答案1、关于推荐系统的说法错误的是() A.推荐系统的架构为离线计算-在线计算-推荐引擎APP B.推荐系统的相关技术包括机器学习及数据挖掘算法等 C.推荐系统的常见9、在数据库设计中,将E-R图转换成关系数据模型的过程属于() A.需求分析阶段 B.物理设计阶段 C.逻辑设计阶段 D.概念设计阶段 答案:C 10、在合并分Ehttp://www.ehnzk.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1820&page=1

17.跨媒体科技大数据的知识图谱构建与动态精准画像图神经网络模型的特征交互建模 文/张晓宇,李泽坤,吴书 36 面向开放协同的科技大数据汇聚融合与演化分析平台研究 文/陈浩,陈建国 42 慧科研:基于科技大数据计算的智能知识服务平台 文/钱力,谢靖,胡吉颖 48 FedCube: 面向隐私数据的数据联邦计算平台 文/刘吉,熊昊一,季石磊,李徐泓,边江,窦德景 54 科技情报分析系统https://new.caai.cn/index.php?s=/home/file/download/id/456.html

18.图计算人工智能之图计算图(Graph)是一种重要的数据结构,它由节点V(或称为顶点,即个体),与边E(即个体之间的联系)构成,我们一般将图表示为G(V,E)。图数据的典型例子有网页链接关系、社交网络、商品推荐等。对应互联网来说,可以把web网页看作顶点,页面之间的超链接关系作为边;对应社交网络来说,可以把用户看作顶点,用户之间建立的关系https://www.zhuanzhi.ai/document/5d59a34bbf23eccbe8589070a95fc534