【摘 要】
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k-ary搜索树因其对高速缓存和SIMD并行指令集天然的适配性,正在受到越来越多的关注和研究。近年来,它被成功地应用于搜索引擎倒排索引结构中,用于实现高效的查询处理和索引压缩。但基于k-ary搜索树的查询处理算法目前仍处在一种相对简单基础的应用程度,效率提升有限;而且查询算法仅限于元素搜索,大大限制了其适用范围。基于上述观察,研究了基于k-ary搜索树的求交算法,并提出了两种优化技术用于压缩搜索范
【机 构】
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武警警官学院信息通信系,四川龙桥黑熊救护中心,国防科技大学前沿交叉学科学院
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k-ary搜索树因其对高速缓存和SIMD并行指令集天然的适配性,正在受到越来越多的关注和研究。近年来,它被成功地应用于搜索引擎倒排索引结构中,用于实现高效的查询处理和索引压缩。但基于k-ary搜索树的查询处理算法目前仍处在一种相对简单基础的应用程度,效率提升有限;而且查询算法仅限于元素搜索,大大限制了其适用范围。基于上述观察,研究了基于k-ary搜索树的求交算法,并提出了两种优化技术用于压缩搜索范围以提升查询效率。实验证明,结合不同的遍历方式,优化后的求交算法可以极大地提高查询速度,尤其是针对存储海
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大量研究利用用户或项目的边信息来缓解视频推荐中的数据稀疏和冷启动问题,取得了一定的效果,但是没有关注辅助信息中的关键信息。针对此问题进行了研究,提出了一种融合双注意力机制的深度混合推荐模型。该模型通过融合自注意力机制的卷积神经网络挖掘项目端隐藏因子,同时融合自注意力机制的堆栈去噪自编码器提取用户端隐藏因子,深度挖掘项目端和用户端的重要信息。最后,通过结合概率矩阵分解实现视频评分预测。在两个公开数据
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