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数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写,毕业论文对大学生是很重要的一项内容,如果毕业论文不通过就可能毕不了业了,论文的数据是很重要的,如果你的论文数据不准确,就没研究意义了, 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外,大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流,尽可能多的了解更多关于研究方法的知识,以供自己选择。除此之外,大家还需要大量查找文献资料,见多识广有大量输入之后才能有所输出,本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分,很多同学朋友都会遇到各种各样的问题,比如,不知道去哪里找数据,找到的数据可靠性无法保障,需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下,推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是,国泰安和万方等这些网站是需要收费的,上去看了一下,价格不是很亲民。
给大家分享一下,如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布,推荐大家可以上某宝,因为某宝上电子版数据往往都很全面,而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后,一定要按照自己的习惯整理保存好,避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析,本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历,通过软件分析了实验数据以后,才发现结果非常不理想,此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前,一切都是未知的,只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视,根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果,此时,大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献,寻找类似的结果或者解释,从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段,因为很多研究方法会分阶段进行,比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等,所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则,及时对实验结果进行分阶段阐述,所以大家一定要自己思维清晰,层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的,一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式,对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,以便更加科学地揭示规律,把握本质,理清关系,预测事物的发展趋势。
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人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 层次模型 若用图来表示,层次模型是一棵倒立的树。在数据库中,满足以下条件的数据模型称为层次模型: ① 有且仅有一个结点无父结点,这个结点称为根结点; ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到,这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义,根为第一层,根的子结点为第二层,根为其子结点的父结点,同一父结点的子结点称为兄弟结点,没有子结点的结点称为叶结点。 网状模型 在现实世界中,事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树型结构是很不直接的,网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中,满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点; ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出,网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 关系模型 在关系模型中,数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型: ① 每一列中的分量是类型相同的数据; ② 列的顺序可以是任意的; ③ 行的顺序可以是任意的; ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表; ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权,请勿复制
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人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等,Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务,而改变为动态的网页,可提供交互式的信息查询服务,使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起,使数据库系统成为Web的重要有机组成部分,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起,而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图,它由数据库服务器(Database Server)、中间件(Middle Ware)、Web服务器(Web Server)、浏览器(Browser)4部分组成。 Web数据库的基本结构它的工作过程可简单地描述成:用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet(因特网)专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络,并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后,以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时,主要完成两项任务。(1)正确地将源信息文件分割成一个个数据包,并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。(2)将数据包准确地送往目的地。TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务,规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式,提供了数据打包和寻址的标准方法。1.TCP/IP协议TCP协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性,如果发现数据有损失,TCP将重新发送数据。2.IP协议在Internet上传送数据往往都是远距离的,因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机,它会检测数据包的目的地主机地址,然后决定将该数据包送往何处。IP协议(Internet Protocol,网际协议)给Internet中的每一台计算机规定了一个地址,称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成(例如),其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构,第3部分规定了当前使用的网络地址,第4部分规定了当前使用的计算机地址。Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW(World Wide Web,万维网)由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。3.HTTP协议HTTP协议(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)应用在WWW上,其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 Web的工作原理与工作步骤万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。1.Web的工作原理Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中,对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页(网页),多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”,且拥有一个URL地址(统一资源定位地址)。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构(非线性的网状结构)来进行组织的。2.Web的工作步骤Web的工作步骤如下。(1)用户打开客户端计算机中的浏览器软件(例如Internet Explorer)。(2)用户输入要启动的Web主页的URL地址,浏览器将生成一个HTTP请求。(3)浏览器连接到指定的Web服务器,并发送HTTP请求。(4)Web服务器接到HTTP请求,根据请求的内容不同作相应的处理,再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。(5)浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 WWW世界中的标记语言1.HTML语言HTML(Hypertext Markup Language,超文本标记语言)是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记,并将HTML文档显示成网页。(1)HTML标记HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性:FACE定义字体;COLOR定义字体的颜色;SIZE定义字体的大小。使用格式: BEIJING 。网页中有很多文本链接和图片链接。链接,又被称为超链接,用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是,通过属性HREF指出链接的网页地址URL。使用格式: BEIJING 。(2)HTML程序HTML程序必须以标记开始,以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成:文件头和文件体。文件头用标记 来标识,文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如
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有图片的,这里发不了图片,满意我的论文加分后联系我,我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ,信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取,多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术,以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成;模式匹配;语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展,网络上的各种信息以指数级爆炸性增长,成为了一个巨大的信息库,同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统,在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源,多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据,使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息,以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费,模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类,并提出了相应的解决策略,以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中,由于数据源系统多是独立开发,数据源是相对自治的,因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致,数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题,它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进,但和其它分类仍有细微的不同,它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突),把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务,所能集成的数据源越来越多,上述冲突情况也会越来越普遍,想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性,属性本身就包含着语义信息,因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行,并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构,采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构,自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化,消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ,解决各种局部模式之间的语义冲突等,然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配,其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上,集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中,中间层根本不实际存储数据,当客户端发出查询请求时,仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据,并能保证查询到最新的数据,因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型,它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中,一个关系模式是一个有序对(R,c),其中R为模式所指向的关系(表)的名称,而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时,属性也是一个有序对(N,D),其中N为属性的名称,而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息,因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行,并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义,在关系数据库系统中,语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级:模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类,并阐述了各种语义冲突的解决策略:1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突;后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空,我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突:①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2),则合并这两个对象,Merge(R1, R2)into R3;②如果 attrset(R1) attrset(R2),则 attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R1),attrset(R1') = attrset(R1);③对相交冲突:通常概括语义进行如下解决:generalize(R1,R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2), attrset(R1')= attrset(R1)-attrset(R3);attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R3)。(3)关系关键字冲突:两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是,将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字;解决主关键字冲突的方法是,从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突:两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息,就产生了多对多的关系冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突:分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是,换名或建立属性名同义词字典;后者的解决方法是,换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突:分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时,就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是,在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突:两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时,就发生了多对多的属性冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突:当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是:将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值,但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突:关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素,主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时,这种冲突使用语义值的概念来解决,即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决,解决过程如下:分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明,然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明,将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点,提出了数据源集成模式匹配的体系结构,制定了匹配策略, 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式,对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类,并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S, Castano S, Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record, 1999, 28(1): 54-59.[2] Li W, Clifton C, Liu S. Database Integration Using Neural Network: Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems, 2000, 2(1).[3] Reddy M P, Prasad B E, GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System, 1999,24(5).[4] Rahm E,Bernstein Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB),2001,10(4):334-350.[5] 孟小峰,周龙骧,王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报,2004,15(12):1822-1835[6] 邓志鸿,唐世渭,张铭,等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版),2002,38(5):730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息,2006,22(6-3)相关文献:基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报:自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报:自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA/XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格:基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机:下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
最真的poor
本文主要复述论文["Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks"] 的主要内容,以便自我回顾,也希望可以给大噶带来帮助~ 感谢小姐妹带我读论文~
本论文介绍的是关系图卷积网络模型(R-GCN),并在两个已知的知识库上实现关系预测与实体分类。R-GCN是在GCN的基础上优化得到的神经网络模型,原来的GCN处理的是具有拓扑结构的数据集之间的单关系,R-GCN则可以处理知识库中的多关系数据特征。与仅解码器的基准对比,改模型在FB15K-237上有的改进。
论文中考虑两个基本的SRL任务:关系预测(丢失三元组的恢复)和实体分类(为实体分配类型或分类属性)。 在这两种情况下,通过图结构编译器可以获得丢失的信息。比如,知道Mikhail Baryshnikov是在Vaganova学院接受教育的,这意味着Mikhail Baryshnikov应该有标签person,其三元组 (Mikhail Baryshnikov, lived in, Russia)属于知识图。
图卷积神经网络应用在具有拓扑结构的图数据集上,其与CNN的计算方式类似,滤波器参数在图中的所有位置或者说所有局部位置都可共享,目标是学习图 G=(V, E) 上的特征映射。 定义卷积网络中的第 层,其向前传播的非线性激活方程可表示为 其中 H(0)=X,H(L)=Z 。 X∈(N×D) 是节点特征向量的输入矩阵,N为节点数,D为特征维数。 Z∈(N×F) 为输出矩阵, 为图结构的邻接矩阵,描述每个节点的度数。 是非线性激活函数,比如 ReLu 。 是当前层的权重矩阵。 上式的传播规则有两个限制:一是节点本身的信息量未被计入,二是A本身未被正则化,直接进行矩阵运算会改变特征向量的域。 Kipf & Welling (ICLR 2017)提出了矩阵的对称归一化,对第一个问题引入节点自环,即此时的 ;对第二个问题引入节点度的对角化矩阵,由 可以实现节点特征的归一化。实际上,借鉴对拉普拉斯矩阵的标准化公式 可以更好的描述邻接矩阵的动态特性,其中 。
此处引入拉普拉斯矩阵进行归一化的行为我不是很理解,关于谱论的知识我也没有补,想要深入探讨的旁友可以参阅其他资料,此处发一个GCN传播规则的解释的链接,大嘎可以参考参考---- GCN的空间域理解
那么带入之后我们就可以得到下列的前向传播公式: 其中 , 是 的节点度矩阵。 再应用Weisfeiler-Lehman算法到这个GCN模型上,可以得到下式中以向量形式表示的传播规则。 是边
GCNs可以有效获取局部图特征,在图分类、基于图的半监督学习模型中得到改进。作者对于R-GCNs定义了下述的传播准则:
多关系模型中的参数数量和关系数量增长很快,在计算过程中很容易导致稀疏关系矩阵的过度拟合。论文中引入了两种正则化权重矩阵的方式:基函数分解和块对角分解。 奇函数分解 可以看做是不同关系类型之间有效权重共享的一种形式,对于每个 定义形式为(3)式,其 作为基础变换,仅系数 依赖于 。
整个模型采用堆叠层,即上一级的输出作为下一级的输入。作者在初始化时仅考虑了无特征向量方法,选择图节点的独热编码作为第一层的节点向量输入,对于块表示,通过线性变换将one-hot编码映射为密集表示。
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界
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不会的吧,写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的,那时候我的指导老师让我自己做设计,我是全靠自己做的,做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师