データベース管理とデータマイニング

insight - データベース管理とデータマイニング

映画やOTTプラットフォームにおける俳優の共同作業パターンは、言語、時代、ジャンルによって分類され、国境を越えたつながりを示唆している。

SQLのgroup-byとaverageを用いた集約ビューの結果を理解することは、特に大規模なデータセットでは困難な場合があります。CauSumXは、因果関係に基づいた要約された説明を生成することで、ユーザーが結果をより深く理解し、データ分析を効率化することを支援します。

Salesforceマーケティングクラウドでは、特定のフィールドの重複レコードを特定し、管理することが重要である。SQLクエリを使用して、重複レコードを効率的に見つけ、適切に処理することができる。

表形式データは多くの分野で主要な形式であるにもかかわらず、ほとんど研究の注目を集めていない。大規模表形式基盤モデルの開発は、データサイエンスの自動化、少量データでの学習、合成データの生成など、多くの可能性を秘めている。

2014年のイスラエル国民出生登録簿のデータを差分プライバシー保護の下で合成データとしてリリースした。

オープンアレックスは、従来のデータベースよりも広範囲の文献を網羅しており、一部の分析では信頼できる代替手段となり得る。ただし、メタデータの正確性と完全性に課題があり、より広範な分析に自信を持って使用するには、さらなる調査が必要である。

クエリの期限内に処理を完了しつつ、計算コストを最小化するスケジューリング手法を提案する。

本論文では、大規模言語モデル(LLM)を活用したクエリ書き換えシステムLLM-R2を提案する。LLMの強力な一般化と推論能力を活用しつつ、既存のデータベースプラットフォームのルールベースの書き換え機能を組み合わせることで、クエリの実行効率を大幅に向上させることができる。

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