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  • mySql主外键关联例子

    2009-12-07 16:26:03
    知识点很简单,但是语句总忘,在这里写一个小例子,有助于大家记忆。mySql主外键关联例子
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  • SQL关联查询(例子

    千次阅读 2019-01-29 11:53:41
    a表 LEFT JOIN 左关联 ,返回的是左表的...INNER JOIN 内关联 ,只返回关联字段的信息  b表 实例: select a.* from a LEFT JOIN b on a.name=b.name select a.* from a RIGHT JOIN b on a.name=b.nam...

       a表

    LEFT JOIN  左关联 ,返回的是左表的信息

    RIGHT JOIN 右关联,返回的是右表的信息

    INNER JOIN 内关联 ,只返回关联字段的信息

         b表

    实例:

    select a.* from a LEFT JOIN b on a.name=b.name

    select a.* from a RIGHT JOIN b on a.name=b.name

    select a.*,b.bsex,b.bsalary from a LEFT JOIN b on a.name=b.name

     

    select b.*,a.address,a.aphone from b LEFT JOIN a on a.name=b.name

    内关联和外关联的区别

    select b.* from b RIGHT JOIN a on a.name=b.name         select b.* from b inner JOIN a on a.name=b.name

     

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  • VC .NET 创建文件关联例子,类似于创建程序的快捷方式,不同本程序创建的关联,主要是让用户自己选择某个文件用什么程序打开,现在有很多的播放器、看图程序在安装,都会自动关联到对应所支持的文件,比如播放器...
  • teacher表和student的关联,一对多的关联映射.
  • 关联关系.doc

    2015-12-06 16:35:17
    简单的关联关系的小例子: OneToOne: Person.java: package model; import javax.persistence.*; @Entity public class person { //标识属性 @Id @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY) private...
  • 可以在实体类上通过@ManyToMany注解配置多对多关联或者通过映射文件中的和标签配置多对多关联,但是实际项目开发中,很多时候都是将多对多关联映射转换成两个多对一关联映射来实现的。 ...

    例如:商品和订单、学生和课程都是典型的多对多关系。可以在实体类上通过@ManyToMany注解配置多对多关联或者通过映射文件中的和标签配置多对多关联,但是实际项目开发中,很多时候都是将多对多关联映射转换成两个多对一关联映射来实现的。

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  • 关联规则分析 一

    万次阅读 多人点赞 2017-11-27 17:11:03
    举个最简单的例子,比如通过调查商场里顾客买的东西发现,30%的顾客会同时购买床单和枕套,而购买床单的人中有80%购买了枕套,这里面就隐藏了一条关联:床单—>枕套,也就是说很大一部分顾客会同时购买床单和

     数据挖掘是指以某种方式分析数据源,从中发现一些潜在的有用的信息,所以数据挖掘又称作知识发现,而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题,顾名思义,它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子,比如通过调查商场里顾客买的东西发现,30%的顾客会同时购买床单和枕套而购买床单的人中有80%购买了枕套,这里面就隐藏了一条关联:床单—>枕套,也就是说很大一部分顾客会同时购买床单和枕套,那么对于商场来说,可以把床单和枕套放在同一个购物区,那样就方便顾客进行购物了。下面来讨论一下关联规则中的一些重要概念以及如何从数据中挖掘出关联规则。

    一.关联规则挖掘中的几个概念

      先看一个简单的例子,假如有下面数据集,每一组数据ti表示不同的顾客一次在商场购买的商品的集合:

    t1: 牛肉、鸡肉、牛奶
    t2: 牛肉、奶酪
    t3: 奶酪、靴子
    t4: 牛肉、鸡肉、奶酪
    t5: 牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶
    t6: 鸡肉、衣服、牛奶
    t7: 鸡肉、牛奶、衣服

      假如有一条规则:牛肉—>鸡肉,那么同时购买牛肉和鸡肉的顾客比例是3/7,而购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉的顾客比例是3/4。这两个比例参数是很重要的衡量指标,它们在关联规则中称作支持度(support)和置信度(confidence)。对于规则:牛肉—>鸡肉,它的支持度为3/7,表示在所有顾客当中有3/7同时购买牛肉和鸡肉,其反应了同时购买牛肉和鸡肉的顾客在所有顾客当中的覆盖范围;它的置信度为3/4,表示在买了牛肉的顾客当中有3/4的人买了鸡肉,其反应了可预测的程度,即顾客买了牛肉的话有多大可能性买鸡肉。其实可以从统计学和集合的角度去看这个问题, 假如看作是概率问题,则可以把“顾客买了牛肉之后又多大可能性买鸡肉”看作是条件概率事件,而从集合的角度去看,可以看下面这幅图:

        上面这副图可以很好地描述这个问题,S表示所有的顾客,A表示买了牛肉的顾客,B表示买了鸡肉的顾客,C表示既买了牛肉又买了鸡肉的顾客。那么C.count/S.count=3/7,C.count/A.count=3/4。

      在数据挖掘中,例如上述例子中的所有商品集合I={牛肉,鸡肉,牛奶,奶酪,靴子,衣服}称作项目集合,每位顾客一次购买的商品集合ti称为一个事务,所有的事务T={t1,t2,....t7}称作事务集合,并且满足ti是I的真子集。一条关联规则是形如下面的蕴含式:

      X—>Y,X,Y满足:X,Y是I的真子集,并且X和Y的交集为空集

      其中X称为前件,Y称为后件

      对于规则X—>Y,根据上面的例子可以知道它的支持度(support)=(X,Y).count/T.count置信度(confidence)=(X,Y).count/X.count 。其中(X,Y).count表示T中同时包含X和Y的事务的个数,X.count表示T中包含X的事务的个数。

      关联规则挖掘则是从事务集合中挖掘出满足支持度和置信度最低阈值要求的所有关联规则,这样的关联规则也称强关联规则。

      对于支持度和置信度,我们需要正确地去看待这两个衡量指标。一条规则的支持度表示这条规则的可能性大小,如果一个规则的支持度很小,则表明它在事务集合中覆盖范围很小,很有可能是偶然发生的;如果置信度很低,则表明很难根据X推出Y。根据条件概率公式P(Y|X)=P(X,Y)/P(X),即P(X,Y)=P(Y|X)*P(X)

      P(Y|X)代表着置信度,P(X,Y)代表着支持度,所以对于任何一条关联规则置信度总是大于等于支持度的。并且当支持度很高时,此时的置信度肯定很高,它所表达的意义就不是那么有用了。这里要注意的是支持度和置信度只是两个参考值而已,并不是绝对的,也就是说假如一条关联规则的支持度和置信度很高时,不代表这个规则之间就一定存在某种关联。举个最简单的例子,假如X和Y是最近的两个比较热门的商品,大家去商场都要买,比如某款手机和某款衣服,都是最新款的,深受大家的喜爱,那么这条关联规则的支持度和置信度都很高,但是它们之间没有必然的联系。然而当置信度很高时,支持度仍然具有参考价值,因为当P(Y|X)很高时,可能P(X)很低,此时P(X,Y)也许会很低。

    二.关联规则挖掘的原理和过程

      从上面的分析可知,关联规则挖掘是从事务集合中挖掘出这样的关联规则:它的支持度和置信度大于最低阈值(minsup,minconf),这个阈值是由用户指定的。根据支持度=(X,Y).count/T.count置信度=(X,Y).count/X.count  ,要想找出满足条件的关联规则,首先必须找出这样的集合F=X U Y ,它满足F.count/T.count ≥ minsup,其中F.count是T中包含F的事务的个数,然后再从F中找出这样的蕴含式X—>Y,它满足(X,Y).count/X.count ≥ minconf,并且X=F-Y。我们称像F这样的集合称为频繁项目集,假如F中的元素个数为k,我们称这样的频繁项目集为k-频繁项目集,它是项目集合I的子集。所以关联规则挖掘可以大致分为两步:

      1)从事务集合中找出频繁项目集

      2)从频繁项目集合中生成满足最低置信度的关联规则。

       最出名的关联规则挖掘算法是Apriori算法,它主要利用了向下封闭属性:如果一个项集是频繁项目集,那么它的非空子集必定是频繁项目集。它先生成1-频繁项目集,再利用1-频繁项目集生成2-频繁项目集。。。然后根据2-频繁项目集生成3-频繁项目集。。。依次类推,直至生成所有的频繁项目集,然后从频繁项目集中找出符合条件的关联规则。

      下面来讨论一下频繁项目集的生成过程,它的原理是根据k-频繁项目集生成(k+1)-频繁项目集。因此首先要做的是找出1-频繁项目集,这个很容易得到,只要循环扫描一次事务集合统计出项目集合中每个元素的支持度,然后根据设定的支持度阈值进行筛选,即可得到1-频繁项目集。下面证明一下为何可以通过k-频繁项目集生成(k+1)-频繁项目集:

      假设某个项目集S={s1,s2...,sn}是频繁项目集,那么它的(n-1)非空子集{s1,s2,...sn-1},{s1,s2,...sn-2,sn}...{s2,s3,...sn}必定都是频繁项目集,通过观察,任何一个含有n个元素的集合A={a1,a2,...an},它的(n-1)非空子集必行包含两项{a1,a2,...an-2,an-1}和 {a1,a2,...an-2,an},对比这两个子集可以发现,它们的前(n-2)项是相同的,它们的并集就是集合A。对于2-频繁项目集,它的所有1非空子集也必定是频繁项目集,那么根据上面的性质,对于2-频繁项目集中的任一个,在1-频繁项目集中必定存在2个集合的并集与它相同。因此在所有的1-频繁项目集中找出只有最后一项不同的集合,将其合并,即可得到所有的包含2个元素的项目集,得到的这些包含2个元素的项目集不一定都是频繁项目集,所以需要进行剪枝。剪枝的办法是看它的所有1非空子集是否在1-频繁项目集中,如果存在1非空子集不在1-频繁项目集中,则将该2项目集剔除。经过该步骤之后,剩下的则全是频繁项目集,即2-频繁项目集。依次类推,可以生成3-频繁项目集。。直至生成所有的频繁项目集。

      得到频繁项目集之后,则需要从频繁项目集中找出符合条件的关联规则。最简单的办法是:遍历所有的频繁项目集,然后从每个项目集中依次取1、2、...k个元素作为后件,该项目集中的其他元素作为前件,计算该规则的置信度进行筛选即可。这样的穷举效率显然很低。假如对于一个频繁项目集f,可以生成下面这样的关联规则:

      (f-β)—>β

      那么这条规则的置信度=f.count/(f-β).count

      根据这个置信度计算公式可知,对于一个频繁项目集f.count是不变的,而假设该规则是强关联规则,则(f-βsub)—>βsub也是强关联规则,其中βsub是β的子集,因为(f-βsub).count肯定小于(f-β).count。即给定一个频繁项目集f,如果一条强关联规则的后件为β,那么以β的非空子集为后件的关联规则都是强关联规则。所以可以先生成所有的1-后件(后件只有一项)强关联规则,然后再生成2-后件强关联规则,依次类推,直至生成所有的强关联规则。

      下面举例说明Apiori算法的具体流程:

       假如有项目集合I={1,2,3,4,5},有事务集T:

    1,2,3
    1,2,4
    1,3,4
    1,2,3,5
    1,3,5
    2,4,5
    1,2,3,4

      设定minsup=3/7,misconf=5/7。

      首先:生成频繁项目集:

      1-频繁项目集{1},{2},{3},{4},{5}

      生成2-频繁项目集:

      根据1-频繁项目集生成所有的包含2个元素的项目集:任意取两个只有最后一个元素不同的1-频繁项目集,求其并集,由于每个1-频繁项目集元素只有一个,所以生成的项目集如下:

      {1,2},{1,3},{1,4},{1,5}

      {2,3},{2,4},{2,5}

      {3,4},{3,5}

      {4,5}

      计算它们的支持度,发现只有{1,2},{1,3},{1,4},{2,3},{2,4},{2,5}的支持度满足要求,因此求得2-频繁项目集:

      {1,2},{1,3},{1,4},{2,3},{2,4}

      生成3-频繁项目集:

      因为{1,2},{1,3},{1,4}除了最后一个元素以外都相同,所以求{1,2},{1,3}的并集得到{1,2,3}, {1,2}和{1,4}的并集得到{1,2,4},{1,3}和{1,4}的并集得到{1,3,4}。但是由于{1,3,4}的子集{3,4}不在2-频繁项目集中,所以需要把{1,3,4}剔除掉。然后再来计算{1,2,3}和{1,2,4}的支持度,发现{1,2,3}的支持度为3/7 ,{1,2,4}的支持度为2/7,所以需要把{1,2,4}剔除。同理可以对{2,3},{2,4}求并集得到{2,3,4} ,但是{2,3,4}的支持度不满足要求,所以需要剔除掉。

      因此得到3-频繁项目集:{1,2,3}。

      到此频繁项目集生成过程结束。注意生成频繁项目集的时候,频繁项目集中的元素个数最大值为事务集中事务中含有的最大元素个数,即若事务集中事务包含的最大元素个数为k,那么最多能生成k-频繁项目集,这个原因很简单,因为事务集合中的所有事务都不包含(k+1)个元素,所以不可能存在(k+1)-频繁项目集。在生成过程中,若得到的频繁项目集个数小于2,生成过程也可以结束了。

      现在需要生成强关联规则:

      这里只说明3-频繁项目集生成关联规则的过程:

      对于集合{1,2,3}

      先生成1-后件的关联规则:

      (1,2)—>3,   置信度=3/4

      (1,3)—>2, 置信度=3/5

      (2,3)—>1      置信度=3/3

      (1,3)—>2的置信度不满足要求,所以剔除掉。因此得到1后件的集合{1},{3},然后再以{1,3}作为后件

           2—>1,3       置信度=3/5不满足要求,所以对于3-频繁项目集生成的强关联规则为:(1,2)—>3和(2,3)—>1。




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  • 例子: UGC: User-generated Content 用户生产内容。是指用户将自己原创的内容通过互联网进行展示或者给其他用户。它是一种以Web2.0概念而新兴的方式,现在由原来的以下载为主变成下载和上传并重。 UGC有两层组织...

    https://www.jianshu.com/p/c02881007758

    概念&例子:

    UGC:  User-generated Content 用户生产内容。是指用户将自己原创的内容通过互联网进行展示或者给其他用户。它是一种以Web2.0概念而新兴的方式,现在由原来的以下载为主变成下载和上传并重。

    UGC有层组织关系,分别如下:

    一层是用户,即内容贡献者。

    另一层是平台,充当内容运营者和内容审查者的角色,有了人气,平台就会越来越大,人气就会越来越旺,反之亦然。

    UGC型平台例子:微博、朋友圈、知乎、豆瓣。(即用户通过自己的关注列表行程各自 的信息流,内容上用户自己生产自己消费。)

    PGC: Professionally-generated Content,专业生产内容。是泛指内容个性化、视角多元化、传播民主化、社会关系虚拟化。

    现在专业的视频网站都采用PGC模式,电商媒体、高端媒体也多采用PGC模式,非UGC模式可以达到。

    而现在视频网站上的热门内容,一定都是PGC。UGC只会是平台内容的“肥料”,平台方和投资人接触的时候一般会说自己有多少条内容,而不会说有多少优质内容。

    PGC型平台例子:优酷、土豆。

    OGC:Occupationally-generated Content,品牌生产内容。是指有一定知识和专业背景的行业人士生产内容,并且这些人士会采取相应的报酬

    如平台媒体的记者,编辑,既有新闻的专业背景,也有写稿为职业领取报酬。

    例子:企业的官网,内容靠员工只愿进行采写,生产出来供用户浏览。

    关联和区别:

     

    1.UGC和PGC的区别,有无专业的学识、资质,在所共享内容的领域具有一定的知识背景和工作资历。

    2.PGC和OGC的区别,是以是否有报酬作为边界。PGC出于爱好,OGC是职业为前提,创作内容属于职务行为。

    (博主吕津的https://blog.csdn.net/lvjin110就是属于PGC,处于爱好,不为报酬

    3.UGC和OGC是没有交集的,在一个平台上,用户和提供商总是相对的,两者之间,即是平台用户又是供应商的角色可能有,但是属于极少群体。

    REFERENCES:

    1.Mp.weixin.qq.com. (2017).为啥一直在说,UGC、PGC、OGC?. [online] Available at: http://mp.weixin.qq.com/s/j3kToAnE7X_uxINNibPHeQ [Accessed 8 Jul. 2017].

    2.Mp.weixin.qq.com. (2017).分析 | 从短视频出发,浅谈UGC产品的商业价值及设计逻辑. [online] Available at: http://mp.weixin.qq.com/s/na_Ji8wpGnpSIOP9t7DYpA [Accessed 8 Jul. 2017].

     

    https://www.sohu.com/a/122184003_447347

    新媒源:ugc/pgc/ogc三者的区别与联系。

    2016-12-21 14:29 来源:新媒源公社

    原标题:新媒源:ugc/pgc/ogc三者的区别与联系。

    是什么?PGC就是为专业生产内容,它常见于个人自媒体的变现转化。

    大家可能常常听到有人说,那UGC又是什么?UGC就是为用户生产内容,常见于个人自媒体。

    那OGC又是什么?OGC就是为品牌生产内容,它常见于专注品牌的企业自媒体。

    通俗来讲,一个是小学生群体自己玩游戏那就是UGC, 纯属兴趣爱好,刷纯在感;另一个是大学宿舍的哥们一起组织代打游戏那就是PGC,是为了想方设法挣钱而玩游戏;最后一个那就是一群专家来制作游戏规则那就是OGC,是为了在戏里戏外占领主导权而玩游戏。

    从上面这张图可以看出,PGC与UGC“相交”、OGC与PGC“相交”、UGC与OGC“不包含”,也就是说若你是一个以UGC输出内容的作者,那开始就是为了增加粉丝,引起关注;而当你影响力一提高,那就会有企业来找你做广告,他们会需要你做出符合他们的内容,这就需要一些专业的技术了,比如你是在做面膜方面的内容,那你就不要直接叫人去买,而是要循序渐进的引导用户去了解这个产品后再卖(开始夸女人的脸很重要,然后再用女人全靠一张脸的思想去告诉她们好的面膜肯定效用好);OGC其实就是企业自己做,这个我不觉得很好,毕竟你官方说了别人就会信吗,还是要建立在大众口碑上最好,所以PGC才是企业最好的选择。

    当下的自媒体主要还是以为主,PGC在其中若影若现(做它有收入),就如前面所说,当你想深入自媒体领域时,就必须要去深入了解,因为它关系到你自己走得好远的问题。只要OGC嘛,那是企业的问题(人傻钱多),自媒体人主要做好前两者就行。

     

    http://yjy.people.com.cn/n/2014/0120/c245079-24169402.html

    一般认为Web2.0(论坛、博客为代表)和Web3.0(社交平台、微博客为代表)的相继流行,UGC(User-generated Content,用户生产内容,也称UCC,User-created Content)功不可没。随着移动互联网的发展,网上内容的创作又被细分出PGC(Professionally-generated Content,专业生产内容,也称PPC,Professionally-produced Content)和OGC(Occupationally-generated Content,职业生产内容),甚至有UGC、PGC和OGC谁是主 流的讨论。

        这三者之间既有密切联系又有明显的区别。一个平台(网站)的PGC和UGC有交集,表明部分专业内容生产者,既是该平台的用户,也以专业身份(专家)贡献具有一定水平和质量的内容,如微博平台的意见领袖、科普作者和政务微博。PGC和OGC也有交集,表明一部分专业内容生产者既有专业身份(资质、学识),也以提供相应内容为职业(职务),如媒体平台的记者、编辑,既有新闻的专业背景,也以写稿为职业领取报酬。

        因此,UGC和PGC的区别,是有无专业的学识、资质,在所共享内容的领域具有一定的知识背景和工作资历。PGC和OGC的区别,相对容易,以是否领取相应报酬作为分界,PGC往往是出于“爱好”,义务的贡献自己的知识,形成内容;而OGC是以职业为前提,其创作内容属于职务行为。是否有非专业的OGC?

        从上图也看到UGC和OGC没有交集。在一个平台(网站)上,用户和提供商总是相对的,两者之间,既是该平台的用户也是该平台的提供商的角色可能有,但属于极少的群体。

        以OGC为代表的网站如各大新闻站点、视频网站,其内容均有内部自行创造和从外部花钱购入版权;以UGC为代表的网站如各大论坛、博客和微博客站点,其内容均由用户自行创作,管理人员只是协调和维护秩序;PGC则在这两种网站中都有身影,由于其既能共享高质量的内容,同时网站提供商又无需为此给付报酬,所以OGC站点和UGC站点都很欢迎PGC。

        显然,PGC是稀缺的,由于内容的生产是需要成本的(时间、人力和物料),不给付报酬恐难维继,而给付报酬的PGC则归属到OGC的范畴。无论是以内容提供见长的新闻站点、视频网站,还是以互动服务见长的社区、社交站点,都努力争取更多的PGC。

        或许PGC只是业界的一种错觉,根本上来看,PGC是UGC中的一部分,只是这部分内容相当精彩。互联网内容供应仍是泾渭分明的UGC和OGC。

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