国科大何苯现代信息检索大作业trec竞赛报告核心内容2018最新

近年来，随着互联网的发展以及现代的、廉价的图形用户界面和大容量存储设备的出现，信息检索（information retrieval, IR）领域已经发生了巨大的变化，这使得传统的信息检索教材变得过时，所以很有必要通过竞赛来提高研究人员对技术的认识，trec是信息检索领域十分重要的一个竞赛，本课程是以2017年的trec竞赛为例。

国科大数据库新技术作业读书报告2018最新版

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

国科大数据库新技术作业学籍管理系统的设计2018最新版

设计一个学籍管理小系统。系统包含以下信息： 学号、学生姓名、性别、出生日、学生所在系名、学生所在系号、课程名、课程号、课程类型（必修、选修、任选）、学分、任课教师姓名、教师编号、教师职称、教师所属系名、系号、学生所选课程号、学生所选上课教师姓名、选课成绩。

国科大数据库新技术复习材料2018最新

因为数据库技术涉及内容广泛，本课程使用了比较多的参考书,不同章节使用不同参考书中相关部分，但本课程内容本身自成体系。对以前一点没有学过数据库基本知识的同学，可以从参考书4或其它相关参考书中进一步相关知识。 1.数据库云平台理论与实践 清华大学出版社 2016.1 2. 刘鹏， 云计算（第二版）, 电子出版社, 2011.10 3. 何小朝，纵横大数据 ，电子出版社, 2014.5 4. 王珊 萨师煊， 数据库系统概论 高等教育出版社 2009

国科大模式识别与机器学习作业2018最新版

模式识别与机器学习，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。该门课程主要讲述模式识别与机器学习的相关算法。

国科大何苯现代信息检索作业2018最新

信息检索（Information Retrieval）是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段。狭义的信息检索仅指信息查询（Information Search）。即用户根据需要，采用一定的方法，借助检索工具，从信息集合中找出所需要信息的查找过程。广义的信息检索是信息按一定的方式进行加工、整理、组织并存储起来，再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。又称信息的存储于检索。一般情况下，信息检索指的就是广义的信息检索。该门课主要讲述信息检索的主要技术

国科大陈玉福算法作业2018

陈述算法在最坏情况下的时间复杂度和平均时间复杂度；这两种评估算法复杂性的方法各自有什么实际意义？ 最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般不特别说明，讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。 这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的上界，这就保证了算法的运行时间不会比任何更长。 平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，算法的期望运行时间。 2.阐述动态规划算法与贪心算法的区别，它们都有那些优势和劣势？ 动态规划算法与贪心算法都要求问题具有最优子结构性质，这是二者的一个共同点。但是对于具有最优子结构的问题应该选择前者还后者来解决？下面通过两个经典的组合优化问题谈谈动态规划算法与贪心算法的主要差异

国科大数据挖掘大作业2018交通拥堵预测

据统计，我国目前百万人口以上的城市中有80%的路段和90%的路口通行能力已经接近极限，特别是北京、上海、深圳等城市，交通拥堵已成为城市问题。不但影响了人的日常生活工作，也严重制约了城市的经济发展和环境状况。所以随着交通拥堵问题的日益严重，能提前预测交通拥堵的程度是具有潜在价值的，这样司机和行人就可以通过预报尽可能地避免交通拥堵带来的不便。

国科大数据挖掘刘莹第二次作业

1．Consider the data set shown in Table 1（min_sup = 60%, min_conf=70%）. (a)Find all frequent itemsets using Apriori by treating each transaction ID as a market basket. (b)Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {a, b}{c} and {c}{a, b}. Is confidence a symmetric measure? (c)List all of the strong association rules (with support s and confidence c) matching the following metarule（规则）, where X is a variable representing customers, and itemi denotes variables representing items (e.g. “A”, “B”, etc.): Table 1. Example of market basket transactions. TID Items-bought T1 {A, D, B, C} T2 {D, A, C, E, B} T3 {A, B, E} T4 {A, B, D}

国科大数据挖掘刘莹第一次作业

1.Suppose that a data warehouse consists of four dimensions, date, spectator, location, and game, and two measures, count and charge, where charge is the fare that a spectator pays when watching a game on a given date. Spectators may be students, adults, or seniors, with each category having its own charge rate. (a)Draw a star schema diagram for the data warehouse. (b) Starting with the base cuboid [date, spectator, location, game]，what specific OLAP operations should one perform in order to list the total charge paid by student spectators in Los Angeles? (c) Bitmap indexing is a very useful optimization technique. Please present the pros and cons of using bitmap indexing in this given data warehouse.