ER模型与多维模型互相转换的研究

ER模型是管理信息系统中广泛使用的模型，但是它不能满足OLAP的需要；多维模型广泛应用在数据仓库的设计中，而企业数据通常又由ER模型定义。因此数据仓库设计的一个关键问题是如何建立ER模型与多维模型之间的关联。该文首先对ER模型与多维模型作了详细比较，然后结合实际应用，提出了ER模型与多维模型进行互相转化的条件和方法，从而将这两种模型有效地统一到了数据仓库设计过程中。     

一种数据仓库的概念模型-样本模型

数据仓库概念模型设计是数据仓库设计和实施的基础,是决定数据仓库成功与否的关键之一。该文介绍了一种数据仓库的概念模型-样本模型,它以事件为中心组织实体,并给出了描述实体之间层次、分类、组合关系的方法,以及确定样本库模式的原则和方法。最后给出了从ER模型向样本模型转换的方法。     

建立数据仓库逻辑模型的方法

数据仓库技术是数据库技术的一个重要发展方向。根据应用环境的不同，有两种建立数据仓库逻辑模型的方法：第三范式建模和星型模式建模。     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

建立数据仓库逻辑模型的方法

数据仓库技术是数据库技术的一个重要发展方向。根据应用环境的不同,有两种建立数据仓库逻辑模型的方法:第三范式建模和星型模式建模。     

数据仓库多维建模的扩展ER模型

数据仓库概念设计是数据仓库设计过程中的一项重要工作,且依赖于多维数据模型,但目前还没有一种广泛采用的多维数据模型。ER模型具有语义表述能力强的特点,因此按用户的多维数据分析要求特化ER模型的构件集,得到扩展ER模型,可以用于复杂应用的数据仓库建模。     

并行分类信任链传递模型

目前的信任链传递模型在解决应用层的信任传递问题上采用串行完整性度量方案,增加了系统的时间开销,影响系统效率。论文提出了一种新的信任链传递模型,该模型利用虚拟化技术提出并行分类完整性度量方法,降低了应用层可信传递过程中的完整性度量时间开销,同时用户也可以根据自己的需求决定是否允许应用程序运行;通过对所提模型的形式化验证,表明新模型满足可信传递需求。     

基于描述逻辑的带属性依赖时序ER模型

分析了描述逻辑在数据库中的研究现状和存在的问题,特别是描述逻辑与时序ER模型的关系,在Artale的基础上提出了一种形式化带属性依赖时序ER模型εRVTAD.针对带属性依赖时序ER模型εRVTAD的需求和特点,提出了一种新的描述逻辑,即时序描述逻辑ALCQI（D）US.给出了ALCQI（D）US的语法和语义,提出了基于ALCQI（D）US的带属性依赖时序ER模型,即给出了如何将带属性依赖时序ER模型εRVTAD转化为ALCQI（D）US知识库,以及利用ALCQI（D）US的推理机制给出了带属性依赖时序ER模型εRVTAD的可满足性、冗余性、包含关系和蕴含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

基于描述逻辑的模糊ER模型的表示与推理

重点分析了将ER模型分别转化为描述逻辑ALNUI知识库和DLR知识库的不同之处.在深入研究了描述逻辑DLR的基础之上,对DLR进行了模糊化扩展,提出了一种新的模糊描述逻辑FDLR(fuzzyDLR).定义了FDLR的语法结构、语义解释以及知识库的形式,研究了如何将模糊ER模型转化为FDLR的知识库.通过一个转化实例例证了FDLR能够很好地对模糊ER模型进行表示,并利用FDLR的推理机制研究了模糊ER模型的自动推理问题,同时给出了上述转化和推理问题的正确性证明.     

层级数据仓库结构模型设计

当前数据仓库大多是为了在具体竞争环境中获益而建立起来的。如何进一步拓展数据仓库，以及从单纯的局部利益获取向更高更广的获益出发，层级数据仓库结构模型应运而生。在层级数据仓库结构模型上除了可以获取用户感兴趣的规则模式外，更利于广泛性规则模式知识的发现。     

基于E-R-P建模体系的政务资源元数据表示模型

针对电子政务中信息资源元数据的表示问题，在研究实体—关系—问题（E-R-P）建模体系的基础上，以数据仓库数据模型的星型模式为例，给出了基于E-R-P建模体系的政务信息资源元数据表示模型及相应的系统概念模型。实践证明，该模型能较好地实现政府信息资源的高效发现和共享。     

基于数据仓库技术的物资管理系统研究与开发

对数据仓库、多维数据模型、星型模式等概念作了详细的介绍,分析了传统物资管理系统存在的问题,在此基础上提出了基于数据仓库技术的物资管理系统的研究方法和设计思路,并给出了数据仓库中数据结构的设计实例。     

点击流数据仓库中客户管理星型模式设计

点击流数据仓库中存储了大量客户基本信息及客户在网站上的点击行为信息,其组织方式的好坏直接影响到联机分析处理和数据挖掘的效率.传统的页面事件和会话星型模式没有把客户这一商业行为中的核心实体作为实事表,因而不能提供直接面向客户的综合分析.对原有模式进行分析的基础上,根据企业CRM的实际需求,提出了一种以客户为中心的客户管理星型模式,并利用面向客户的时间轮转模型予以实现.     

多维数据模型中维层次结构的自动生成算法及其实现

多维数据模型是数据仓库及联机分析处理的核心,目前主要有两种:星型模型和雪花模型。维层次结构是多维数据模型最重要的概念之一。该文提出了一个算法,它能够在雪花模型中根据维表间的依赖关系构造维的层次结构。指出使用该算法的前提并进行了证明,随后实现了算法。文章最后提出了在星型模型中构造维的层次结构的基本过程。     

星型模型的轮廓连接查询算法

轮廓查询在多标准决策中具有重要应用价值,对于单表轮廓查询已有大量研究,但在实际中,轮廓查询的属性很可能分布在多张表中。如果在多表连接之后进行轮廓查询,随着维度和元组数目的增加,计算代价会越来越大。为此,针对数据仓库中星型模型的数据特点,提出了三种此模型下的多表连接轮廓查询算法并对算法进行了实验比较分析。结果表明,此算法比先连接再做单表轮廓查询的算法更为有效,并且这三种算法在不同特点的数据集合下会表现出各自的优势。     

点击流中事务数据模型的设计与实现

点击流数据简单说就是Web服务器上一系列有序的日志记录。随着WWW应用及电子商务的高速发展,电子商务网站的Web服务器上自动收集了大量的用户访问信息记录,即所谓的Web日志。Web日志蕴涵了大量的有用信息,如客户来源、客户访问趋势、客户兴趣、网站流量等,因而记录和分析Web日志数据已逐渐成为e企业的一项重大活动。点击流数据仓库对原始的Web日志数据进行过滤、清洗并集成,以便于利用联机分析处理和数据挖掘技术对点击流数据做进一步分析,从而为企业创造巨大的信息财富。     

From conceptual models to schemata: An object-process-based data warehouse construction method

Data warehouse modeling is a complex task, which involves knowledge of business processes of the domain of discourse, understanding the structural and behavioral system's conceptual model, and familiarity with data warehouse technologies. The suitability of current data warehouse modeling methods for large-scale systems is questionable, as they require multiple manual actions to discover measures and relevant dimensional entities and they tend to disregard the system's dynamic aspects. We present an Object-process-based Data Warehouse Construction (ODWC) method that overcomes these limitations of existing methods by utilizing the operational system conceptual model to construct a corresponding data warehouse schema. We specify the ODWC method, apply it on a case study, evaluate it, and compare it to existing methods.     

商业银行数据仓库建模研究与设计

数据仓库建模在商业银行决策支持过程中具有重要意义。文章从整个商业银行的业务和管理角度,阐述和分析了商业银行数据仓库建模的相关问题和解决方案：通过界定数据仓库系统边界和确定主要的主题域,获得稳固的概念模型;在最常用的雪花模型基础上融入面向对象思想,构建对象和雪花模型混合的数据仓库逻辑模型。对商业银行数据仓库的构建具有较好的参考价值。     

以E-R模型为基础构造数据仓库的概念模型

建立数据模型是构造数据仓库的重要步骤之一,多维数据模型是数据仓库设计中广泛采用的概念模型。该文提出了利用操作型数据库系统中已存在的E-R模型,把E-R模型转换变形为属性树,从而建立数据仓库的多维数据模型的方法。使用这一方法可以对已存在的数据库系统的信息资源进行二次利用,有助于对现存信息系统的深入理解和认识,减少必不可少的信息系统调研所耗费的时间,加速构造数据仓库的进程。