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观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展

通过 t-SNE 等算法降维投影到二维空间作为单词的坐标。因为在降维时并不会考虑单词的大小、重叠、碰撞等情况,初步降维的结果并不美观。大多算法会在降维后采用力导向模型对单词的位置进行调整,以提升词云的紧凑性和... 其整个词云外观为法国地图,各个奶酪名称在词云中的位置即为在真实地理中流行的地区 p.s. 地理位置不一定完全正确 p.p.s 奶酪这么多品种。左图为禁止旋转,右图为启用旋转:![picture.image](https://p3-volc-...

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通过 t-SNE 等算法降维投影到二维空间作为单词的坐标。因为在降维时并不会考虑单词的大小、重叠、碰撞等情况,初步降维的结果并不美观。大多算法会在降维后采用力导向模型对单词的位置进行调整,以提升词云的紧凑性和... 其整个词云外观为法国地图,各个奶酪名称在词云中的位置即为在真实地理中流行的地区 p.s. 地理位置不一定完全正确 p.p.s 奶酪这么多品种。左图为禁止旋转,右图为启用旋转:![picture.image](https://p3-volc-...
使用场景举例
源表定义 SQL --创建数据库create database mv;--数据源表CREATE TABLE mv.events( app_id UInt32, server_time UInt64, event_name String, uid UInt64, cost UInt64, duration UInt64, event_date Date)... 投影等操作,可以是并联视图,或者串联视图。 视图定义SQL --实时消费consumer表定义CREATE TABLE mv.events_consumer ( app_id UInt32, server_time UInt64, event_name String, uid UInt64, cost UInt64, du...

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