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面向ROLAP的时态垂直粗分区方法

         

摘要

数据仓库为海量数据上的决策支持提供了一个高效的信息管理平台,ROLAP利用关系型数据仓库操纵灵活和技术成熟等优势,为面向数据仓库的分析和决策提供了有效的存取、建模和操作方法.然而,传统关系存取方法造成ROLAP的I/O有效性面临严峻的挑战.首先通过分析DSS应用的特点,提出了关系算子访问基表属性的时态行为,定义了算子对属性的时态局部访问.通过对查询样本集的解析建立算子与属性的时态访问映射矩阵,将有效增益作为属性的聚类准则得到时态访问模型PD.最后,给出了求解该模型的粗集算法以及依据聚类结果设计的基表属性的垂直分区方案.实验证明:在决策支持应用中,该方法的效率优于同类的其它优化分区方法.

著录项

  • 来源
    《计算机学报》 |2008年第7期|1109-1121|共13页
  • 作者单位

    武汉大学计算机学院计算机工程系;

    武汉;

    430079;

    华中科技大学计算机科学与技术学院数据库与多媒体技术研究所;

    武汉;

    430074;

    华中科技大学计算机科学与技术学院数据库与多媒体技术研究所;

    武汉;

    430074;

    武汉大学经济与管理学院;

    武汉;

    430072湖北省国家税务局;

    武汉;

    430071;

    华中科技大学计算机科学与技术学院数据库与多媒体技术研究所;

    武汉;

    430074;

    武汉大学计算机学院计算机工程系;

    武汉;

    430079;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    关系算子; 时态聚类; 关系存储; 不可辨识度; 粗集模型;

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