CAMAL: Optimizing LSM-trees via Active Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Yu, Weiping, Luo, Siqiang, Yu, Zihao, Cong, Gao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
DumpKV: Learning based lifetime aware garbage collection for key value separation in LSM-tree
par: Zhuang, Zhutao, et autres
Publié: (2024)
par: Zhuang, Zhutao, et autres
Publié: (2024)
Are Joins over LSM-Trees Ready? Take RocksDB as an Example
par: Yu, Weiping, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Weiping, et autres
Publié: (2025)
Unifews: You Need Fewer Operations for Efficient Graph Neural Networks
par: Liao, Ningyi, et autres
Publié: (2024)
par: Liao, Ningyi, et autres
Publié: (2024)
How to Grow an LSM-tree? Towards Bridging the Gap Between Theory and Practice
par: Mo, Dingheng, et autres
Publié: (2025)
par: Mo, Dingheng, et autres
Publié: (2025)
Couler: Unified Machine Learning Workflow Optimization in Cloud
par: Wang, Xiaoda, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xiaoda, et autres
Publié: (2024)
OntoTune: Ontology-Driven Learning for Query Optimization with Convolutional Models
par: Yue, Songhui, et autres
Publié: (2025)
par: Yue, Songhui, et autres
Publié: (2025)
MoMQ: Mixture-of-Experts Enhances Multi-Dialect Query Generation across Relational and Non-Relational Databases
par: Lin, Zhisheng, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Zhisheng, et autres
Publié: (2024)
Reqo: A Comprehensive Learning-Based Cost Model for Robust and Explainable Query Optimization
par: Chang, Baoming, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Baoming, et autres
Publié: (2025)
Relational In-Context Learning via Synthetic Pre-training with Structural Prior
par: Wang, Yanbo, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Yanbo, et autres
Publié: (2026)
Trajectory Data Management and Mining: A Survey from Deep Learning to the LLM Era
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2024)
Optimizing Context-Enhanced Relational Joins
par: Sanca, Viktor, et autres
Publié: (2023)
par: Sanca, Viktor, et autres
Publié: (2023)
To Softmax, or not to Softmax: that is the question when applying Active Learning for Transformer Models
par: Gonsior, Julius, et autres
Publié: (2022)
par: Gonsior, Julius, et autres
Publié: (2022)
ExCoT: Optimizing Reasoning for Text-to-SQL with Execution Feedback
par: Zhai, Bohan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhai, Bohan, et autres
Publié: (2025)
CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis
par: Talaei, Shayan, et autres
Publié: (2024)
par: Talaei, Shayan, et autres
Publié: (2024)
Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases
par: Bai, Jiaxin, et autres
Publié: (2025)
par: Bai, Jiaxin, et autres
Publié: (2025)
Cross-Representation Benchmarking in Time-Series Electronic Health Records for Clinical Outcome Prediction
par: Chen, Tianyi, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Tianyi, et autres
Publié: (2025)
APEX$^2$: Adaptive and Extreme Summarization for Personalized Knowledge Graphs
par: Li, Zihao, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zihao, et autres
Publié: (2024)
NeurDB: An AI-powered Autonomous Data System
par: Ooi, Beng Chin, et autres
Publié: (2024)
par: Ooi, Beng Chin, et autres
Publié: (2024)
Data Collection and Labeling Techniques for Machine Learning
par: Huang, Qianyu, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Qianyu, et autres
Publié: (2024)
Interactive Ontology Matching with Cost-Efficient Learning
par: Cheng, Bin, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Bin, et autres
Publié: (2024)
A Lightweight Learned Cardinality Estimation Model
par: Zhu, Yaoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Yaoyu, et autres
Publié: (2025)
Learning Federated Neural Graph Databases for Answering Complex Queries from Distributed Knowledge Graphs
par: Hu, Qi, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Qi, et autres
Publié: (2024)
Forgetting by Pruning: Data Deletion in Join Cardinality Estimation
par: He, Chaowei, et autres
Publié: (2025)
par: He, Chaowei, et autres
Publié: (2025)
Capturing and Anticipating User Intents in Data Analytics via Knowledge Graphs
par: Pons, Gerard, et autres
Publié: (2024)
par: Pons, Gerard, et autres
Publié: (2024)
Boosting Relational Deep Learning with Pretrained Tabular Models
par: Lachi, Veronica, et autres
Publié: (2025)
par: Lachi, Veronica, et autres
Publié: (2025)
Why Isn't Relational Learning Taking Over the World?
par: Poole, David
Publié: (2025)
par: Poole, David
Publié: (2025)
Tabular Foundation Models Can Learn Association Rules
par: Karabulut, Erkan, et autres
Publié: (2026)
par: Karabulut, Erkan, et autres
Publié: (2026)
MontePrep: Monte-Carlo-Driven Automatic Data Preparation without Target Data Instances
par: Ge, Congcong, et autres
Publié: (2025)
par: Ge, Congcong, et autres
Publié: (2025)
LEAD: Iterative Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning
par: Lin, Xiaotian, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Xiaotian, et autres
Publié: (2025)
Towards Privacy-Preserving Relational Data Synthesis via Probabilistic Relational Models
par: Luttermann, Malte, et autres
Publié: (2024)
par: Luttermann, Malte, et autres
Publié: (2024)
RelBench: A Benchmark for Deep Learning on Relational Databases
par: Robinson, Joshua, et autres
Publié: (2024)
par: Robinson, Joshua, et autres
Publié: (2024)
RelGNN: Composite Message Passing for Relational Deep Learning
par: Chen, Tianlang, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Tianlang, et autres
Publié: (2025)
Relational Deep Learning: Challenges, Foundations and Next-Generation Architectures
par: Dwivedi, Vijay Prakash, et autres
Publié: (2025)
par: Dwivedi, Vijay Prakash, et autres
Publié: (2025)
Evaluating Learned Indexes in LSM-tree Systems: Benchmarks,Insights and Design Choices
par: Liu, Junfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Junfeng, et autres
Publié: (2025)
ILAEDA: An Imitation Learning Based Approach for Automatic Exploratory Data Analysis
par: Manatkar, Abhijit, et autres
Publié: (2024)
par: Manatkar, Abhijit, et autres
Publié: (2024)
GED-Consistent Disentanglement of Aligned and Unaligned Substructures for Graph Similarity Learning
par: Zhan, Zhentao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhan, Zhentao, et autres
Publié: (2025)
Rel-MOSS: Towards Imbalanced Relational Deep Learning on Relational Databases
par: Yin, Jun, et autres
Publié: (2026)
par: Yin, Jun, et autres
Publié: (2026)
Explainable Graph Neural Architecture Search via Monte-Carlo Tree Search (Full version)
par: Sasaki, Yuya
Publié: (2023)
par: Sasaki, Yuya
Publié: (2023)
Tabular Data Augmentation for Machine Learning: Progress and Prospects of Embracing Generative AI
par: Cui, Lingxi, et autres
Publié: (2024)
par: Cui, Lingxi, et autres
Publié: (2024)
Schemora: schema matching via multi-stage recommendation and metadata enrichment using off-the-shelf llms
par: Gungor, Osman Erman, et autres
Publié: (2025)
par: Gungor, Osman Erman, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
DumpKV: Learning based lifetime aware garbage collection for key value separation in LSM-tree
par: Zhuang, Zhutao, et autres
Publié: (2024) -
Are Joins over LSM-Trees Ready? Take RocksDB as an Example
par: Yu, Weiping, et autres
Publié: (2025) -
Unifews: You Need Fewer Operations for Efficient Graph Neural Networks
par: Liao, Ningyi, et autres
Publié: (2024) -
How to Grow an LSM-tree? Towards Bridging the Gap Between Theory and Practice
par: Mo, Dingheng, et autres
Publié: (2025) -
Couler: Unified Machine Learning Workflow Optimization in Cloud
par: Wang, Xiaoda, et autres
Publié: (2024)