【摘 要】
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大数据时代下,面对不断膨胀的数据信息、复杂多样的应用场景、异构的硬件架构和参差不齐的用户使用水平,传统数据库技术很难适应这些新的场景和变化.机器学习技术因其较强的
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大数据时代下,面对不断膨胀的数据信息、复杂多样的应用场景、异构的硬件架构和参差不齐的用户使用水平,传统数据库技术很难适应这些新的场景和变化.机器学习技术因其较强的学习能力,逐渐在数据库领域展现出了潜力和应用前景.论文首先给出一个高效、高可靠、高可用、自适应性强的数据库系统需要涵盖的方面,包括数据库运维、数据存储、查询优化等.其次,讨论机器学习算法与数据库技术结合过程中可能面临的挑战,包括训练数据少、训练时间长、泛化能力有限、适应性差四个方面.然后,综述数据库技术与机器学习结合的现状以及具体技术.其中,重点
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