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项目简介
本项目实现了一个基于神经网络和B树的混合索引结构，借助神经网络的预测能力与B树的高效索引结构，提升了数据查询效率和准确性，能够对大规模数据进行快速查询和处理。
项目的主要特性和功能
- 神经网络模型训练：利用训练数据集对神经网络模型进行训练，以预测数据分布和查询结果。
- B树索引构建：依据神经网络模型的预测结果构建B树索引结构，实现高效的数据查询。
- 混合索引策略：结合神经网络和B树的优势，实施混合索引策略，提高查询效率和准确性。
- 数据插入优化：支持新数据的插入，通过优化策略实现高效的数据插入和索引更新。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 复制项目代码到本地：
bash
cd Learned-Indexes
2. 安装所需的Python包：
bash
pip install tensorflow pandas numpy enum
3. 运行神经网络训练脚本：
bash
python Trained_NN.py
4. 运行B树索引构建脚本：
bash
python Learned_BTree.py -t full -d random -n 100000 -c 1
5. 结合神经网络模型和B树索引进行混合索引策略的实现和测试。
注意事项
- 请确保Python环境已正确安装所需依赖包，且版本兼容。
- 在训练神经网络模型时，请确保数据集的质量和规模符合要求。
- 在构建B树索引时，请根据实际情况调整参数设置以获得最佳性能。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】