1) Transactional databases compression
事务性数据库压缩
2) transactional database
事务数据库
1.
Based on these supersets and union sets,some theorems and corollary about reducing transactional database and an AprioriNEW algorithm are established.
该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集,逐步约简事务数据库中的事务,提高了关联规则的挖掘效率。
2.
Based on distributed transactional database system constructed by P2P,the paper extends the most classical algorithm Apriori.
基于以P2P网络模式构建的分布式事务数据库,对Apriori算法进行了推广。
3) transaction database
事务数据库
1.
In order to mine association rules, it used frequent 1 itemset to reorganize the transaction database.
为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能。
2.
To update original association rules when a new transaction database is added to the original database and the minimum support threshold and minimum confidence threshold are kept unchanged, a simple and high-efficiency incremental updating algorithm for mining association rules is presented.
针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。
4) Database Transaction
数据库事务
1.
Database Transaction manipulation is very important in database programming.
数据库事务操作是数据库应用程序开发中非常重要的操作,通过正确的事务操作可以控制数据的完整性。
5) database compression
数据库压缩
1.
Database compression is an important branch in data compression field.
传统的数据库压缩方法基本都是按照流模式对数据库进行压缩处理，未考虑数据库数据的冗余分布，也没有考虑压缩后数据的存储规律问题，针对这一状况本文在分析了传统数据库压缩方法的基础上，并从元组角度出发，将聚类算法引入数据库压缩，提出了一种基于元组聚类的数据库压缩方法，并对该方法进行了较为深入的研究，所做的主要工作及取得的成果主要体现在以下几个方面： 首先，构建了基于元组聚类的数据库压缩机制，设计了基于元组聚类的数据库压缩体系结构，将数据库的压缩过程分解为两个相对独立的阶段，先通过元组聚类将数据元组按照冗余度高低进行分组，在分组的基础上再进行元组压缩。
6) compressed database
压缩数据库
1.
It is an unsolved problem using batched queries in compressed databases to construct an adaptive histogram to optimize query processing or answer queries approximately.
在压缩数据库中利用查询处理的特点构建自适应直方图以便于查询优化或近似回答查询是尚待解决的问题。
补充资料：数据压缩
见信息处理。
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参考词条