一种可以学习家谱关系的简单神经网络血缘一共有12种关系：son, daughter, nephew, niece, father, mother, uncle, aunt, brother, sister, husband, wife有1个英国家庭以及1个意大利家庭，每个家庭有12个人。各种家庭关系都是可用三元数组表示，即( Agent / Relation / Patient ) 结构：(col
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2024-08-07 02:43:24
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用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在文本可视化[一]——《今生今世》词云生成与小说分析 使用了关键词抽取，在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，
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2023-11-21 22:14:58
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## Java血缘图谱算法
### 引言
在软件开发过程中，经常需要对代码进行修改、维护和优化。然而，这些修改可能会对系统的其他部分产生意想不到的影响。为了更好地理解代码之间的关系，开发人员需要了解代码的血缘关系图。血缘图谱算法是一种可视化代码之间关系的方法，它可以帮助开发人员快速了解代码的依赖关系，从而更好地进行软件维护和优化。
### 血缘图谱算法简介
血缘图谱算法是一种基于静态分析的
原创
2023-12-20 05:36:47
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不管采用何种持久化技术，都必须拥有数据连接。在 Spring 中，数据连接是通过数据源获得的。在以往的应用中，数据源一般是由 Web 应用服务器提供的。在 Spring 中，不但可以通过 JNDI 获取应用服务器的数据源，也可以直接在 Spring 容器中配置数据源。此外，还可以通过代码的方式创建一个数据源，以便进行无容器依赖的单元测试。 1.配置一个数据源Spring 在第三方依赖包中
前言：数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个数据是怎么来的，经过了哪些过程和阶段。数据血缘关系的应用场景是什么：在数据的处理过程中，从数据源头到最终的数据生成，每个环节都可能
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2023-12-23 21:40:46
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家谱的数据结构并不复杂，逻辑上可以抽象成一种图，节点为人物，边为人物关系，关系粗略分为两类，一类是跨层级的亲子关系（如父子，父女，母子，母女），另一类为同层级的夫妻关系（其实如果要加上更多的也可以）。有了这两类关系，就可以完全地描述一个家谱人物关系。那么在数据库中表示只需要两张表就够了，一个person表，一个relation表person表的形式可以为(id, name, sex ...), r
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2024-04-29 19:52:34
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数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台，每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数，理解数服务，大大节省了内部数据的沟通和建设成本。数据血缘图谱介绍字节的数据可分为端数据和业务数据，这些记录往往需要通过加工处理才能产生业务价值。数据加工处理的流程一般是读取原始数据，进行数据清洗，再经过多种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据
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2024-02-04 07:11:50
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### 数据治理背景 越来越多的企业建立起自己的数据仓库和分析平台。 随着数据的积累以及加工流程越来越复杂，企业对数据的管理变得越来越无力，容易出现数据孤岛、数据指标混乱等情况。对数据进行治理呼声越来越紧迫。 然而，数据治理是一个新课题，目前尚无明确的概念定义和方向。 这里，我们提出一套自己的数据治理方案，希望能引起一些共鸣和讨论。 ### 数据治理步骤：先理后治 ### 数据治理交付内容： 1、
为了直观的感受数据血缘，先从网上找了两张典型的数据血缘的图。下图特点是按照数据仓库数据管理模型给出了基于表（实体）的数据血缘图。 此图是截取Solidatus软件生成的数据血缘图，该图与上图的区别在于给出了基于属性的数据血缘图，粒度更细。什么是数据血缘从上述两个图可以直观的感受数据血缘的本质是什么，数据血缘（Data Lineage）即数据的来龙去脉，记录数据如何转化而来，流向何方，用可视化技术细
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2023-08-05 22:36:53
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文章目录一、知识图谱简介二、Neo4J1.Neo4J的安装方法2.Neo4J的基本操作3.通过 Python 操作 Neo4j（1）neo4j模块：执行CQL ( cypher ) 语句（2）py2neo模块：通过操作python变量，达到操作neo4j的目的4.通过csv文件批量导入图数据 一、知识图谱简介知识图谱是由 Google 公司在 2012 年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们
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2024-01-20 22:19:10
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诞生背景随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。什么是知识图谱知识图谱由谷歌在2012年最早提出，目的是提升其搜索质量
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2024-06-28 17:57:13
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目录01 数据血缘模型02 数据血缘优化03 数据血缘用例04 未来展望 01 数据血缘模型数据血缘模型 – 挑战首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。 随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善，元数据种类和数量也经历了非线性增长，并在此期间涌现出一些问题。第一，扩展性。好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代，而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适应业
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2023-12-20 09:48:32
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数据血缘关系介绍定义Data Lineage 数据血统，也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系从数据的产生，ETL处理、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，类似于人类社会的血缘关系，我们称之为数据血缘关系。数据血缘关系有一些明显的特征归属性。一般来说，特定的数据归属特定的团队或者个人多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可
# Java实现血缘关系图谱
## 简介
血缘关系图谱是指通过家族成员之间的亲缘关系来展示家族成员之间的联系。在这里，我们将使用Java编程语言来实现一个简单的家族血缘关系图谱系统。我们将使用面向对象的编程方法来设计和实现该系统。
## 设计思路
我们将设计两个主要的类：Person和Family。Person类将表示家族中的一个成员，包含成员的基本信息（如姓名、性别、年龄等）以及与其他成员的
原创
2024-06-08 04:12:37
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# Python 血缘分析实现指南
在数据处理和数据分析的过程中，理解数据的血缘关系是非常重要的一环。血缘关系可以帮助我们追踪数据的传递和变更，确保数据的一致性及可追溯性。本文将从零开始教你如何使用 Python 实现血缘分析，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
在进行血缘分析的过程中，我们可以将任务划分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 相关代码
一句话概括本文：我主良缘交友所有的妹子信息，利用Jupyter Notebook对五个方面： 身高，学历，年龄，城市和交友宣言进行分析，并把分析结果通过pyecharts 进行数据可视化。引言：本节应该是Python数据分析入门的最后一节了，数据分析的水可是深的很： 大数据处理，机器学习，深度学习，NLP等，当前能够抓下数据，用好 pandas，numpy和matplotlib基础三件
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2024-01-05 22:11:43
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实现功能（1）实现家庭成员信息存储：包括姓名，出生地，出生日期，死亡日期，性别，身高，职业等；（2）家族关系存储：将各家庭成员之间的关系，存储在计算机中（可永久保存）；（3）家谱数据的更新：修改、删除、加入；（4）将家谱以较友好的格式输出（显示）；（5）按基本信息查询成员，按亲戚关系查询；（6）统计：平均寿命、平均身高、家庭平均人口等；（7）屏幕显示家谱树形结构（类似Windows 目录）；（8）
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2023-11-15 19:17:19
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一、需求分析1.1项目背景家谱是人类生活中具有重要地位的内容，它记载着一个以血缘关系为主题的家族世代的绵延，记录着一个家族的成员以及血脉关系的载体，更是一个家族文化的延续的象征。家谱是中国特有的文化遗产，是中华民族的三大文献之一，属于珍贵的文化资料，对于历史学、民俗学、人口学、社会学和经济学的深入研究，都有着不同替代的独特作用。对于作为社会中各种家族的一份子的我们来说，家谱管理与我们的生活息息相关
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2023-11-01 21:00:09
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目录一、RDD血缘关系二、RDD依赖关系三、测试缓存效果四、persist缓存五、缓存容错机制六、检查点七、缓存和检查点区别 一、RDD血缘关系RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列Lineage （血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的Lineage 会记录RDD 的元数据信息和转换行为，当该RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重
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2024-04-08 21:34:11
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Spark血缘字段解析一、废话不多说，直接上代码二、把项目打成jar包，并和spark集成三、本人对该项目的改造1.项目结构四、最后的清洗结果 一、废话不多说，直接上代码package com.roundyuan.sparkagent
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.sql.catalyst.ca
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2023-11-19 12:18:51
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