数据仓库物化视图的增量视图算法的实现

作为物理存在的物化视图,当数据源上的数据发生变化时,必须相应地修改数据仓库中的数据和物化视图,以保证二者的数据一致性。本文介绍了一种物化视图的维护算法——增量视图算法的实现。     

数据仓库中集成器端的两版本不加锁算法的研究

在目前的数据仓库中为保证数据的一致性通常采用不加锁算法,而当前所使用最普遍的算法又存在着用户和维护事务不能在同一时间工作的弊端,本文就此问题提出了两版本不加锁算法。它是一个典型的多版本并行控制算法,特别适合在一个数据仓库环境中进行视图维护。本算法能够很好地解决用户会话和维护事务不同步的问题,能使用户24小时使用数据仓库并减少系统开销。     

数据仓库实视图维护ECA算法及改进

将其他视图或源数据库中导出的虚视图转化为实视图,英视图物化过程相当于在有限空间内使得视图物化收益最大,因此等价于背包问题,本文通过遗传算法进行过程寻优。另外,用一种基于增量更新补偿查询的ECA算法对实视图进行维护,并对ECA算法出现的问题提出解决方案。     

数据仓库中实视图维护技术的研究

实视图是数据存储的一种形式，占有大量的存储空间，所以对于实视图的选择和维护十分的重要。本文根据目前数据仓库中实视图的维护技术，提出一种可计算模型及其优化过程，能在一定程度上节省信息存储容量的代价、提高系统性能。     

基于数据仓库的企业OLAP多维模型的设计与实现

对OLAP与OLTP进行了比较,讨论了OLAP多维性等特点,以此说明运用OLAP实现数据分析的关键是多维数据视图的设计与实现,在此基础上研究了基于数据仓库的OLAP多维模型,并结合实例给出了多维数据视图设计与实现的方法。     

ORACLE物化视图的技术应用

本文讨论了ORACLE中物化视图的特点和作甩,对ORACLE物化视图的创建和更新策略进行了探讨,并且给出了一个利用物化视图进行数据同步和复制的设计案例。     

数据流频繁模式挖掘技术研究

数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点,而数据流频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素.虽然目前有许多工作针对数据流频繁模式挖掘算法进行了研究,但是仍然存在许多不足.本文详细讨论了数据流频繁模式挖掘的四种主流算法,最后提出了未来的研究方向.     

工程预算决策中数据仓库的数学描述及构建

针对目前的工程预算决策系统精确性不高的问题,本文提出一种基于数据仓库的工程预算决策模型,首先将数据仓库进行数学描述,然后对数据仓库中的关联规则进行权值优化,包括垂直权值优化和水平权值优化,接着以工程预算中的预测模型为例引入衰减因子构建算法模型,最后对其算法性能实验。仿真试验结果表明,基于数据仓库的工程预算决策模型具有良好的精确性和可扩展性,值得推广使用。     

物化视图在查询分析中的应用

本文对物化视图的基本概念、使用方法及优缺点做了概要介绍,结合本人在贵州地税综合应用平台系统开发过程中物化视图的实际应用做了详细说明。     

基于领域本体和语义相似度的数据挖掘模型

数据挖掘已成为情报学的研究热点,而传统的数据挖掘过程是在数据仓库的基础上,面向结构化的数据进行分析,这在很大程度上限制了数据挖掘的作用范围和效果。在充分分析数据挖掘和领域本体等相关理论后,提出了一个面向领域本体,应用语义相似度匹配的数据挖掘模型。该模型在理论上解决了用户的目标发现和挖掘对象选择的问题,同时也在数据挖掘算法上引入了本体概念,使得系统能快速识别用户需求,高效的选择相应算法,在很大程度上提高了数据挖掘处理异构、分布式数据的能力。     

基于Web的多维数据仓库建模方法研究

基于对Web数据的多维数据仓库建模方法的研究,以便更好地支持企业的经营决策和联机分析处理,是当前数据库研究的一个热点。数据模型是数据仓库的核心问题之一。本文基于这样一个现实背景,对基于Web的多维数据建模的目的、概念、基本方法、关键技术、国内外研究现状进行了深入地归纳总结。     

环境库兹涅茨曲线研究热点和趋势——基于CiteSpace的可视化分析

为了提炼EKC领域目前的研究热点和未来的研究趋势，为实现经济增长与环境质量改善“双赢”提供决策参考，文章利用CiteSpace,通过关键词词频分析、共现分析和聚类分析方法对EKC领域的研究热点进行分析；通过关键词共现时区视图和关键词突现表对EKC领域的研究趋势进行分析。结果表明：EKC领域的研究热点主要是针对研究对象、研究地区、研究方法和驱动因素4个方面的研究；研究趋势主要包括金融发展对能源消耗的影响研究、新模型在碳排放驱动因素分析中的应用研究以及能源-环境-经济耦合协调关系研究。     

基于VSRA算法的数据仓库联机维护优化研究

由于进入大数据时代,使得很多数据仓库联机维护算法,在使用的数据过多时,就会出现维护速度慢,甚至出现一些维护方面的错误,进而会造成一些不必要的麻烦。本文为数据仓库联机维护变得更加便利,提出了VSRA算法,先对双层数据仓库模型进行基础介绍,之后提出数据仓库三层维护结构模型,根据模型进行VSRA算法的分析。希望能够对其维护带来一定的便利。对数据仓库中的表,对其划分为三个版本,之后将其设置权限,让其在联机时出现较小的错误率,提高正确率。对VSRA算法的模拟得到的结论是:基于VSRA算法的数据仓库联机维护性能比原有的2VNL算法以及MVNL算法都要好,性能高,不容易造成错误。     

基于突变检测的学科领域新兴研究趋势探测分析

学科领域新兴研究趋势与突变密切相关.突变检测算法可以用于检测一个学科内研究兴趣的突然增长.基于CiteSpaceII的突变检测功能,以我国数字图书馆研究文献为例,通过突变词时区视图、突变词共现网络视图及突变词权重排序,从突变词视角探测分析我国数字图书馆新兴研究趋势及其演化轨迹,并总结了突变监测方法在新兴研究趋势探测中的独特优势和存在的不足.     

一种优化的频集发现算法

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面,本文介绍了关联规则挖掘的一般概念,探讨了数据仓库中关联规则的挖掘问题,提出一种基于矩阵的对L2进行改进的算法,并对其与Apriori算法进行了分析和比较。     

数据仓库技术在中国科学院评估数据分析中的应用

数据仓库技术对操作型数据转化成全面、集成的信息,以及对海量数据的查询和统计提供了有效的途径。本文在介绍数据仓库、联机分析处理概念和技术的基础上,分析了面向主题的多维数据库的建立和多维视图的展现等技术,针对中国科学院评估数据,基于Oracle 8i和Brio,提出在已有的各种业务数据的基础上,建立面向评估主题的数据仓库系统的基本构想。在中国科学院创新工程不断深化与推进的背景下,引入数据仓库技术可以对决策者进行更准确、更快捷的数据与决策支持服务。     

基于数据挖掘的网络交易系统的实现

本文对个人网上银行数据仓库的数据处理中使用了Birch算法Birch算法充分考虑到数据分布的不均衡性.利用簇对数据对象进行划分,将对数据对象的聚类转变为对簇的聚类,给出了Birch算法的改进算法,并将其应用在个人网上银行数据仓库的数据处理中,论证了其在处理海量数据时显著的优越性.     

基于动态克隆选择的检测器生成算法研究

检测器的生成效率问题一直是入侵检测领域的研究热点之一.该文基于动态克隆选择算法进行改进,提出了使用随机和变异生成候选检测器集的方法,并制定了相应的变异方案,从而提高了检测器生成效率.实验结果表明了算法的有效性.     

数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用

对数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用做研究,构建多维信用系统数据仓库与信用评估模型并实现相关算法。     

车牌定位在VC中的实现

目前.存在大量的车牌定位算法,选择一个好的定位算法成为车牌识别的一个关键问题.文中针对基于投影法的车牌定位算法,在VG平台上对车牌图像进行预处理后,再通过找点和标出矩形即可实现车牌的定位.通过大量的试验得出,本算法可以解决车牌定位时遇到的绝大部分问题,具有较高的研究价值和社会经济效益.