针对前节结构化数据中数据标准不一致的问题,本文采用构建数据映射归约函数表的方式予以解决,其中Map和Reduce提供的是所需对象数据抽取的计算框架。在图2中可以看到,任意多张源数据表的数据(属性)结构映射到Map表中,而任意多张源数据表的数据内容归集到Reduce表中。......
2023-10-21
为了解决绝大多数目前频繁使用的档案数据库的快速信息查找与抽取问题,需要对此类数据库进行分析,以便从中发现解决问题的方法。经对常见的关系型档案数据库表结构解析,比如社会公共信息档案数据,其具有如下主要特征。
1.2.1 主键编码稳定且唯一
根据国家有关法律法规,法人和自然人均使用全国统一赋码的18位代码作为身份识别的编码,一个主体只能拥有一个统一代码,一个统一代码只能赋予一个主体。并且统一代码一经赋予,在其主体存续期间,主体信息即使发生任何变化,统一代码均保持不变[2]。
1.2.2 以结构化数据信息为主
社会公共信息档案数据源于各个主管部门已有的信息管理系统,如工商部门的企业注册登记信息、公安部门的行驶证登记信息以及医疗单位的治疗记录信息等。这些数据均是关系型数据库的产品,通常情况下都是结构化的数据信息。(www.chuimin.cn)
1.2.3 数据来源繁多,类别与结构复杂
档案数据归属于多头采集且部门繁多,各领域、各系统都具有不同的业务规范和数据标准,导致档案数据资源目录的元数据名称、格式、标准、长度、类型千差万别,本质上具有分布式数据库的主要特征。
以上海市某资源目录为例,资源目录共有5198个事项,字段最多的资源目录事项有34个字段,最少的有8个字段;另外,除国家制定的少量特殊数据之外,没有一个资源目录事项的字段是一致的。
有关2017年软件工程论文专集的文章
针对前节结构化数据中数据标准不一致的问题,本文采用构建数据映射归约函数表的方式予以解决,其中Map和Reduce提供的是所需对象数据抽取的计算框架。在图2中可以看到,任意多张源数据表的数据(属性)结构映射到Map表中,而任意多张源数据表的数据内容归集到Reduce表中。......
2023-10-21
整个系统性能的核心是数据,下面从三个方面进行性能分析。图5主界面 物联网数据集合分析。物联网的数据集合定义包含数据级低等水平融合、特征级中等水平融合、决策级高等水平融合和多级融合[9],智慧校园系统构建一个实时存储、历史保存的物联网数据集合体系。满足物联网数据集合体系要求的多级融合最高标准,实现采集数据的准确性、收集数据的有效性、应用数据的价值性的统一。 中间件层数据实时性分析。......
2023-10-21
由于信用卡银行属性与信用卡类别两个识别任务都可以使用卷积神经网络来完成,可以将两个任务共用一个卷积网络,即采用多任务深度学习,其模型如图2所示。图2多任务判别特征学习网络结构任务一为信用卡银行属性识别,即图中的fc1全连接层后接Softmax loss,该层的输出维度为信用卡银行的数目。超参数α、β、λ,迭代数t=0,学习率μt。......
2023-10-21
Neo4j最主要的特点是基于属性的图,可以支持Java、Python、Ruby、PHP、Scala等编程语言,提供了Cypher、Blueprints、Gremlin查询语言,不过常使用Cypher,支持传统关系型数据库的ACID。目前市面上的图数据库产品有很多,如Neo4j、OrientDB、IBM System G Native Store、Oracle Spatial and Graph等。表2展示了比较流行的图数据库Neo4j与关系型数据库执行时间对比。目前主流的是Neo4j,Neo4j[3]实体关系存储和查询等方面性能均优于其他图数据库,在工业上具有广泛的应用[4]。......
2023-10-21
回归分析方法又叫因素分析法,是数理统计中经典的预测方法之一。如果使用二次函数多项式回归分析,叫二次趋势面分析;使用三次函数多项式回归分析,叫三次趋势面分析。......
2023-10-21
逻辑属性上即资源系统的机架/设备对应物理属性上即MSS系统中的节资产。最终明确了由资源系统提供物理设备清单,MSS系统进行映射后获得资源名称,再将资产编号回写到资源系统,两个系统通过资产编号进行关联。......
2023-10-21
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