使用 MRR/Hits@n 评估链路预测 平均倒数秩(Mean reciprocal rank,MRR) MRR是一种衡量搜索质量的方法.我们取一个未被破坏的节点,找到距离定义为相似性分数的"最近邻".根据相似性得分对最近的节点进行排名,并期望连接的节点会出现在排名的顶部.如果节点没有出现在第一个,MRR 会降低模型的精度得分. Hits@n:(n通常为1.3和10) 根据相似性得分对最近的节点进行排名,我们期望被破坏的节点出现在前n个最近的节点中.

12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识图补全(KGC) 2.2 预训练语言模型(PLM) 2.3 对比学习 3.模型方法 3.1 符号 3.2 模型结构 3.3 负采样 3.3.1 批内负采样(IB) 3.3.2 批前负采样(PB) 3.3.3 自我负采样(SN) 3.3.4 负采样处理 3.4 基于图的重排序 3.5 训练和推断 摘要 知识

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7374078.html(保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎

#======================================================##MySQL关联查询算法:BNL(Block Nested-Loop)ICP(Index Condition Pushdown)MRR(Multi-Range Read)BKA(Batched Key Access) #======================================================##BNL(Block Nested-Loop)场景:假设T

一.ICP( Index_Condition_Pushdown) 对 where 中过滤条件的处理,根据索引使用情况分成了三种:(何登成)index key, index filter, table filter 如果WHERE条件可以使用索引,MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出.ICP能减少Server层访问存储引擎的次数和引擎层访问基表的次数. session级别设置:set optimizer_switch="index_condit

一.Index Condition Pushdown(ICP) Index Condition Pushdown (ICP)是mysql使用索引从表中检索行数据的一种优化方式,从mysql5.6开始支持,mysql5.6之前,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤.mysql 5.6之后支持ICP后,如果WHERE条件可以使用索引,MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出.IC

一.ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎层的API获取数据的时候实现"非直接索引"过滤条件的筛选,而不是查询引擎层查询出来之后在Server层筛选.换句话说就是ICP在获取数据的同时实现了where的次选条件中无法直接使用索引的情况下的筛选,避免了没

MySQL · 特性分析 · 优化器 MRR & BKA 上一篇文章咱们对 ICP 进行了一次全面的分析,本篇文章小编继续为大家分析优化器的另外两个选项: MRR & batched_key_access(BKA) ,分析一下他们的作用.原理.相互关系.源码实现以及使用范围. 什么是 MRR MRR 的全称是 Multi-Range Read Optimization,是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段,咱们对比一下 mrr=on & m

MySQL关联查询算法: BNL(Block Nested-Loop) ICP(Index Condition Pushdown) MRR(Multi-Range Read) BKA(Batched Key Access) BNL(Block Nested-Loop)场景:假设TB1和TB2进行关联查询,以TB1为外表循环扫描每行数据到TB2中查找匹配的记录行,但由于TB2中没有可以使用的索引,需要扫描整个T2表的数据,因此外层TB1的数据行数决定内层TB2的扫描次数. 优化:将外层表TB1的数

一.Index Condition Pushdown(ICP) Index Condition Pushdown (ICP)是 mysql 使用索引从表中检索行数据的一种优化方式,从mysql5.6开始支持,mysql5.6之前,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤.mysql 5.6之后支持ICP后,如果WHERE条件可以使用索引,MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出.

在7.0版发布之前,hits.total始终用于表示符合查询条件的文档的实际数量.在Elasticsearch 7.0版中,如果匹配数大于10,000,则不会计算hits.total. 这是为了避免为给定查询计算精确匹配文档的不必要开销. 我们可以通过将track_total_hits = true作为请求参数来强制进行精确匹配的计算. 它具有10,000和" relation" =" gte"的值.

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) Contents [hide] 1 前言 2 何为SSL 3 MySQL 5.7的SSL配置与使用 4 SSL性能测试 5 总结 前言 在生产环境下,安全总是无法忽视的问题,数据库安全则是重中之重,因为所有的数据都存放在数据库中.MySQL在5.7版本之前对于安全问题的确考虑并不充分,导致存在比较大的隐患,比如下面的这些问题,可能有些小伙伴

很多人都说要减少http请求,可关注为什么要减少请求的人却少很多,本文是对我在几篇博客以及知乎上看到的内容的整理. http请求头的数据量 每次请求都会带上一些额外的信息进行传输,当请求的资源很小,比如1个不到1k的图标,可能request带的数据比实际图标的数据量还大. 所以当请求越多的时候,在网络上传输的数据自然就多,传输速度自然就慢了.  其实request自带的数据量还是小问题,毕竟request能带的数据量还是有限的. http连接的开销 相比request头部多余的数据,http连接

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

源代码 <YP:list name="Article" order="id desc" catid="37" limit="6"> <p>{$key}. <a href="{$r.url}">{$r.title}</a>  <font>(阅读 {$r.hits}次)</font></p> </YP:list> 新

内存管理2 我们讨论过properties 后,所有的内存管理系统都是通过控制所有对象的生命周期来减少内存的占用.iOS和OS X应用程序完成这些是通过对象拥有者来实现的,它保证了只要对象使用就会存在,但是不长. 这种对象拥有者的模式来自于引用计数系统,它会记录对象现在被多少对象拥有,当你生命一个对象的拥有者,你要增加它的计数,而当你不用这个对象的时候,你需要减少这个计数.只要它的引用计数大于0,对象就一定会存在.但是一旦计数为0,操作系统就会被允许释放它. 在过去,开发者通常通过调用一个被NS

1. 测试环境 jmeter版本 :jmeter 2.4 grinder的版本 : Grinder 3 JAVA的版本:JDK 1.6 2. 测试代码 Jmeter测试代码 public class Sampler { public void test() { return; } } public class JmeterTest extends AbstractJavaSamplerClient { Sampler sampler; @Override public SampleResult 

程序的运行会直接影响系统环境的变化,从而影响GC的触发.若不针对GC的特点进行设计和编码,就会出现内存驻留等一系列负面影响.为了避免这些影响,基本的原则就是尽可能地减少垃圾和减少GC过程中的开销.具体措施包括以下几个方面: (1)不要显式调用System.gc() 此函数建议JVM进行主GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发主GC,从而增加主GC的频率,也即增加了间歇性停顿的次数. (2)尽量减少临时对象的使用 临时对象在跳出函数调用后,会成为垃圾,少用临时变量就相当于减少了垃圾的产生

1.执行一个查询,发现时间开销都在sending data,为什么?2.sending data容易误导,让人以为只是发送数据给客户端,实际上sending data包含两个过程:读取数据并处理,发送给客户端,而时间开销都在读取数据并处理的过程中.