数据仓库中实化视图选择方法的研究

数据仓库中的视图选择在很大程度上影响数据仓库的查询效率和维护代价,是数据仓库中研究的重要内容.通过对现有的选择实化视图的价值模型进行研究,提出了一个新的视图价值估算模型和视图选择算法--PBPUS算法.该视图选择方法通过在视图选择前进行预处理和使用新的价值估算模型,降低了视图搜索的时间复杂度和维护代价,有效地提高了实化视图的查询效率.     

一种实现偏序约束条件下的序列模式挖掘算法

在序列模式挖掘应用中，约束是非常重要的。本文提出了一种新的约束一偏序约束，允许事务之间的间隔可以是无穷大。但是，本文间隔约束中事务之间的间隔只能是整数，所以可以把偏序约束看成是间隔约束的扩展。针对这个问题，提出了一种新颖的算法SPM（Sequential Pattern Maintenance，简称SPM）算法来解决偏序约束，采用含蓄分割 割技术把不满足偏序约束的数据序列分割出去，充分利用已挖掘出来的信息来解决由于数据序列数目变小使得支持度值变小的复杂情况。实验表明，SPM算法能够快速可扩展
地挖掘出所有满足约束的频繁序列模式。