A Space-Economic Representation of Transitive Closures in Relational Databases
Notice bibliographique
Résumé
A composite object represented as a directed graph (digraph for short) is an important data structure that requires efficient support in CAD/CAM, CASE, office systems, software management, web databases, and document databases. It is cumbersome to handle such objects in relational database systems when they involve ancestor-descendant relationships (or say, recursive relationships). In this paper, we present a new encoding method to label a digraph, which reduces the footprints of all previous strategies. This method is based on a tree labeling method and the concept of branchings that are used in graph theory for finding the shortest connection networks. A branching is a subgraph of a given digraph that is in fact a forest, but covers all the nodes of the graph. On the one hand, the proposed encoding scheme achieves the smallest space requirements among all previously published strategies for recognizing recursive relationships. On the other hand, it leads to a new algorithm for computing transitive closures for DAGs (directed acyclic graph) in O(eþb) time and O(nþb) space, where n represents the number of the nodes of a DAG, e the numbers of the edges, and b the DAG's breadth. In addition, this method can be extended to cyclic digraphs and is especially suitable for a relational environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».