카지노 가입 쿠폰 제목 : 세트는 관계 쿼리 처리를위한 관련 기술이 포함되어 있습니다
카지노 가입 쿠폰 시간 : 2019 년 4 월 27 일 오전 10시
보고서 위치 : 회의실 308, 3 층, 컴퓨터 건물, 카지노 가입 쿠폰 본부
화자 : Dr. Yang Jianye
초록 : 데이터베이스 필드에서 Set-inclusive elpational 연결은 전형적인 기본 카지노 가입 쿠폰 작업입니다. 현재 주류 알고리즘은 두 가지 범주로 나뉩니다. 교차 방향 설정 및 수렴 방향 카지노 가입 쿠폰. 둘 다 자신의 장점과 단점이 있습니다. 전자는 역 지수 구조를 사용하여 역 색인 링크 목록의 교차로 작동을 수행하여 결과를 얻습니다. 전체 작업 프로세스를 다시 확인할 필요가 없습니다. 그러나 그 단점은 역 지수를 설정할 때 S에서 각 카지노 가입 쿠폰에 대해 여러 개의 사본을 저장해야한다는 것입니다. 따라서 각 카지노 가입 쿠폰가 증가함에 따라 계산 간접비가 급격히 증가합니다. 후자는 라벨 기술을 사용하여 후보 카지노 가입 쿠폰를 생성하고 확인합니다. 장점은 인덱스 구조가 작고 후보 카지노 가입 쿠폰가 고효율로 생성된다는 것입니다. 단점은 확인해야한다는 것입니다. 결과 카지노 가입 쿠폰가 더 큰 데이터 카지노 가입 쿠폰의 경우이 방법은 시간이 소요됩니다. 우리는 새로운 카지노 가입 쿠폰-유니온 지향적 방법 인 TT-Join을 제안하는 TT-Join을 제안합니다. 이는 카지노 가입 쿠폰 인터 부록 지향의 장점을 결합하고 접두사 트리 구조를 사용하여 각각 R 및 S에 대한 인덱스 구조를 설정합니다. 이를 바탕으로, 우리는 최종 결과를 얻기 위해 두 개의 접두사 나무 사이의 나무 여행 작업을 영리하게 수행합니다. 우리는 20 개의 벤치 마크 데이터 카지노 가입 쿠폰에서 7 개의 기존 방법과 실험적 비교를 수행했습니다. 실험 결과는 TT-Join이 대부분의 데이터 카지노 가입 쿠폰에서 기존 방법보다 훨씬 우수하며 두 배에 도달 할 수 있음을 보여줍니다. 동시에, 대규모 데이터 카지노 가입 쿠폰를 지원하기 위해 TT-Join을 분산 컴퓨팅 프레임 워크 (MAPREDUCE)로 확장했습니다. 실험 결과는 우리의 데이터 부서 전략이 설정 유사성을 기반으로 랜덤 분할 및 기존 부서보다 훨씬 우수하다는 것을 보여줍니다.
Reporter 프로필 : ANT Financial Senior Algorithm 엔지니어, 그룹 위험 제어 관련 모델 및 알고리즘의 구현을 담당합니다. 2017 년 8 월, 그는 호주 뉴 사우스 웨일즈 대카지노 가입 쿠폰에서 박사 학위를 취득했으며 데이터베이스 분야의 전문가 인 Xuemin Lin 교수 아래에서 공부했습니다. 그는 Xi'an University of Electronic Science and Technology에서 석사 학위를 취득했습니다. 그의 주요 연구 방향은 텍스트 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 쿼리 기술 및 알고리즘입니다. 관련 작업은 CCF 클래스 A 국제 저널 및 긴 기사 및 CCF 클래스 B 국제 저널을 포함하여 VLDBJ, ICDE, TKDE, KAIS, WWWJ를 포함하여 데이터베이스 및 데이터 마이닝 분야의 최고의 국제 저널 및 컨퍼런스에 게시되었습니다. 그는 여러 국제 저널 및 컨퍼런스 및 ACM/IEEE 회원의 검토 자로 일했습니다.
제목 : 효율적인 카지노 가입 쿠폰가 join을 포함합니다
카지노 가입 쿠폰 시간 : 2019 년 4 월 27 일 오전 10시 00 분
카지노 가입 쿠폰 위치 : 회의실 308, 3 층, 컴퓨터 건물, 캠퍼스 캠퍼스
리포터 : Dr. 양 시니
다이제스트 : 카지노 가입 쿠폰 포함 조인은 카지노 가입 쿠폰 값의 대규모 수집에 대한 기본 작업입니다. 메모리 내 카지노 가입 쿠폰에 대한 성적 연구에는 결합 알고리즘이 포함되어 있으며 상호 작용 지향적 또는 노조-지향적 계산 행성에 따라 여러 기술이 개발되었습니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 두 개의 컴퓨팅 패러다임이 상호 작용 및 노조 운영자의 특성으로 인해 한계가 있음을 관찰합니다. 특히, 교차 지향 방법은 관련 역 목록의 교차점에 의존합니다. 이 방법의 멋진 속성은 조인 컴퓨팅이 확인되지 않는다는 것입니다. 그러나 S.에는 각 레코드에 대해 여러 개의 복제본이 있기 때문에 조인 프로세스 중에 탐색 된 레코드의 수는 전반적으로 증가 할 수 있습니다. 반면, 노조 지향 방법은 효과적인 서명을 활용하여 후보 생성 및 보수 패러다임을 따릅니다. 불행하게도, 노조 지향 방법은 후보 쌍을 확인해야합니다. 특히 결합 결과 크기가 클 때 비용이 많이들 수 있습니다. 이 작업에서, 우리는 새로운 노조 지향적 방법, 즉 TT-Join을 제안하는데, 이는 이전의 노조 지향적 방법의 이점을 향상시킬뿐만 아니라 변형 된 접두사 트리 구조를 부과함으로써 간섭 지향적 방법의 장점을 통합합니다. 우리는 방법을 7 가지 기존 방법과 비교하여 20 개의 실제 데이터 카지노 가입 쿠폰 및 합성 데이터 카지노 가입 쿠폰에 대한 광범위한 실험을 수행합니다. 실험 결과는 TT-Join이 대부분의 데이터 카지노 가입 쿠폰에서 기존 알고리즘을 훨씬 능가하고 최대 2 배의 크기의 속도를 달성 할 수 있음을 보여줍니다. 또한 대규모 데이터 카지노 가입 쿠폰를 지원하기 위해 MapReduce 프레임 워크 위에있는 분산 시스템으로 기술을 확장합니다. 신중하게 설계된 하중 인식 분포 메커니즘을 통해 분산 된 조인 알고리즘은 기준선 방법보다 최대 크기의 속도를 달성 할 수 있습니다.
스피커 프로필 : Jianye Yang 박사는 현재 Ant Financial Services Group의 선임 데이터 엔지니어입니다. 그는 2017 년 Xuemin Lin 교수의 감독하에 호주 뉴 사우스 웨일즈 대카지노 가입 쿠폰에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. 그는 각각 2010 년과 2013 년 중국 Xidian University에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았습니다. 그의 연구 관심사에는 텍스트 데이터 쿼리 처리 및 그래프 데이터 분석이 포함됩니다. 그는 VLDBJ, ICDE, TKDE, KAIS, WWWJ와 같은 최상위 국제 회의 및 저널에 여러 논문을 발표했습니다. 그는 최상위 국제 회의 및 저널의 동료 검토 자로 재직했습니다.
