27、图和三元组存储的综合指南

图和三元组存储的综合指南

1. 组合查询

当在文档和语义世界之间采用联合方法时,可能会需要执行组合查询。组合查询是指同时对文档存储和三元组存储进行查询,以回答与数据库中所有信息相关的问题。

例如,文档来源查询就是一种组合查询,你可能希望返回特定集合中所有“类型”字段具有特定值,并且是由名为“大数据唱片公司”的组织添加的文档。

另外,存储的文档可能是经过语义提取和丰富的文本。如果文档发生变化,语义数据也会相应改变。此时,需要替换从文档中提取并存储在三元组存储中的信息集合,有两种方法可以实现:
- 使用命名图 :使用文档 ID 或其变体作为图的名称,并将所有提取的三元组存储在该图中,这样便于整体更新提取的元数据。此方法适用于所有三元组存储,但缺点是需要手动创建服务器端代码,分别对三元组存储和文档存储执行查询,以解决复杂的文档来源查询。
- 将三元组存储在提取它们的文档中 :如果文档结构支持嵌入不同命名空间的信息,如 MarkLogic Server,可以将三元组的 XML 表示存储在文档内的元素中。该方法的优点是将所有所需索引链接到同一文档 ID(MarkLogic Server 称为 URI)。MarkLogic Server 有内置的搜索引擎,支持全文、范围(小于、大于)查询以及语义(SPARQL)查询,可在一次索引命中(称为搜索索引解析)中回答整个查询。

AllegroGraph 图存储产品采用了不同的方法将文档 NoSQL 数据库与图存储连接起来。它提供了一个 API 来集成 MongoDB 文档存储,允许使用 SPARQL 查找与 SPARQL 查询匹配且与符

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比、误差指标柱状等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值