Horizontally Partitioned(수평 분할)란 무엇입니까?
Horizontally Partitioned 수평 분할 - Data records are horizontally partitioned over the primary key and stored in different SSTables. [1] Security is also regarded to bean important facet for transactions done individually and frequent itemsets for database that are horizontally partitioned. [2] Each table in Hyrise is horizontally partitioned into n chunks with a predefined maximum size. [3]데이터 레코드는 기본 키를 통해 수평으로 분할되고 다른 sstables에 저장됩니다. [1] 보안은 또한 개별적으로 수행되는 트랜잭션과 수평적으로 분할된 데이터베이스에 대한 빈번한 항목 집합에 대한 중요한 패싯으로 간주됩니다. [2] Hyrise의 각 테이블은 미리 정의된 최대 크기를 가진 n개의 청크로 수평으로 분할됩니다. [3]
horizontally partitioned datum 수평으로 분할된 데이텀
We address the scenario of horizontally partitioned data distributed among three or more parties. [1] ABSTRACT We propose a novel two-party privacy-preserving classification solution called Collaborative Classification Mechanism for Privacy-preserving () over horizontally partitioned data that is inspired from the fact, that global and local learning can be independently executed in two parties. [2] 2 By considering the scenario of horizontally partitioned data distributed among three or more parties, the PPEM algorithm is a two-cycle iterative distributed algorithm for fitting mixture models under privacy-preserving requirements and supports strong security assumptions. [3] in ACM Trans Knowl Discov Data 2(3),12, 2008 [1]; Mangasarian and Edward in Privacy-preserving classification of horizontally partitioned data via random Kernels, 2008 [2]; Mangasarian and Edward in Privacy-preserving random Kernel classification of checkerboard partitioned data. [4] Also, some methods of machine learning using horizontally partitioned data of SMC on the edge system have been proposed. [5]우리는 3 명 이상의 당사자간에 분포 된 가로 분할 된 데이터의 시나리오를 다룹니다. [1] 초록 우리는 글로벌 및 로컬 학습이 두 당사자에서 독립적으로 실행될 수 있다는 사실에서 영감을 받아 수평으로 분할된 데이터에 대한 Collaborative Classification Mechanism for Privacy-preserving()이라는 새로운 양방향 개인 정보 보호 분류 솔루션을 제안합니다. [2] 2 3개 이상의 당사자 간에 수평으로 분할된 데이터가 배포되는 시나리오를 고려하여 PPEM 알고리즘은 개인 정보 보호 요구 사항에 따라 혼합 모델을 피팅하기 위한 2주기 반복 분산 알고리즘이며 강력한 보안 가정을 지원합니다. [3] ACM 트랜스 knowl discov data 2 (3), 12, 2008 [1]; 임의의 커널을 통한 수평 분할 데이터의 개인 정보 보호 분류에서 Mangasarian과 Edward, 2008 [2]; Checkerboard 파티션 데이터의 개인 정보 보호 임의 커널 분류에서 Mangasarian과 Edward. [4] 또한 에지 시스템에서 SMC의 수평 분할 데이터를 사용하여 기계 학습하는 몇 가지 방법이 제안되었습니다. [5]