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- [发明专利]数据沿袭系统-CN201380054920.5有效
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L·考泽娜;J·K·瑞思;A·那拉亚恩
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甲骨文国际公司
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2013-08-02
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2018-09-18
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G06F17/30
- 提供了一种追踪数据仓库的数据沿袭的数据沿袭系统。所述数据沿袭系统将目标数据元素映射到一个或多个源数据元素。所述数据沿袭系统进一步将一个或多个源代理键存储在目标数据记录的一个或多个辅助列内。所述数据沿袭系统进一步对于每个源数据元素，将数据沿袭映射系统记录存储在数据沿袭映射系统表内，所述数据沿袭映射系统表表示目标数据元素和相应的源数据元素的映射。所述数据沿袭系统进一步将源数据元素映射到一个或多个目标数据元素。所述系统进一步对于每个目标数据元素，将影子系统记录存储在影子系统表内，所述影子系统表表示源数据元素和相应的目标数据元素的映射。
- 数据沿袭系统
- [发明专利]过滤数据沿袭图-CN201680010029.5有效
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D·拉迪沃杰维奇
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起元科技有限公司
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2016-02-10
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2021-07-02
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G06F16/901
- 管理沿袭信息包括处理多个节点(102、104、106)中第一节点的数据沿袭表示请求。确定该第一节点与多个标签标识符中的至少第一标签标识符之间的关联关系；确定第一子集，该第一子集是第一标签标识符多个可能标签值中的至少一个标签值且少于第一标签标识符多个可能标签值的全部；以及沿着有向链路的第一沿袭路径从第一节点遍历多个节点，以确定第一节点的数据沿袭。确定数据沿袭包括，对于每个被遍历的节点(350)，至少部分基于与被遍历的节点相关联的任何标签标识符或标签值，确定是将被遍历的节点添加(356)至数据沿袭，还是将被遍历的节点从数据沿袭排除(360)。
- 过滤数据沿袭
- [发明专利]基于神经网络模型的大规模数据沿袭方法-CN202010988710.5在审
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李杰;叶一舟
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天津大学
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2020-09-18
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2020-12-25
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G06F16/26
- 本发明公开一种基于神经网络模型的大规模数据沿袭方法，包括以下步骤：(1)生成网络训练集；包括数组排序、维度标准划分和训练子集划分；根据数据集中不同维度中的值对数据集中的数据进行排序；为每个维度确定一个划分标准以解决样本穷举问题；将训练集分为许多较小的训练子集；(2)训练神经网络模型；使用分层的网络结构代替传统的神经网络结构，以解决由于样本数据差别较大造成的误差问题；分层结构具体包括网络选择器和子网两大部分；(3)可视交互与沿袭；具体包括空间散点图、时空投影视图和模式对比视图；用于对数据集进行可视化交互探索，使用可视化的方式方便用户对数据结果进行探索；并允许用户通过沿袭的方式探索数据来源。
- 基于神经网络模型大规模数据沿袭方法
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