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1.
封闭数据立方体技术研究   总被引:14,自引:1,他引:13       下载免费PDF全文
李盛恩  王珊 《软件学报》2004,15(8):1165-1171
数据立方体中有很多冗余信息,去除这些冗余信息不但可以节约存储空间,还可以加快计算速度.数据立方体中的元组可以划分为封闭元组和非封闭元组.对任何一个非封闭元组,一定存在一个封闭元组,它们都是从基本表的同一组元组中经过聚集运算得到的,因而具有相同的聚集函数值.去掉数据立方体中所有的非封闭元组就产生了一个封闭数据立方体.提出了封闭数据立方体的生成算法、查询算法和增量维护算法,并使用合成数据和实际数据做了一些实验.实验结果表明,封闭数据立方体技术是有效的.  相似文献
2.
基于概念格的数据挖掘方法研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
王旭阳  李明 《计算机应用》2005,25(4):827-829
分析了概念格和关联规则之间的关系,提出了将频繁项集及其支持度存储在概念格上,然后在创建好的概念格上提取关联规则的方法,以及数据发生变化以后概念格的维护算法。  相似文献
3.
半结构化数据视图的增量维护   总被引:4,自引:0,他引:4  
讨论了半结构化视图的实体化及增量维护算法。算法提出了一种新的数据结构--绑定树来保存视图在数据库上进行求值的一些信息,在数据库进行更新操作时,利用绑定树中的信息可以有效地降低计算量和数据的通信量,从而达到较高的效率。同时,算法也可以支持各种复杂的半结构化查询的特性,有较广泛的应用前景。  相似文献
4.
一种保持语义的压缩数据立方体结构   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
通常数据立方体体积较大,语义关系复杂,完整的语义立方体很难实现。基于商立方体,该文提出了语义数据立方体结构(SDC),将单元格中的单元以其上界替代,并保存下界,简化了单元格的表示,保持单元格的全部语义,并可以实现单元的上卷和下钻操作。把语义关系应用到数据立方体的查询、增量更新中,使查询响应时间及更新代价大大降低。实验结果表明,SDC是有效的。  相似文献
5.
一种高效的关联规则维护算法研究与实现   总被引:2,自引:2,他引:0  
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。由于数据挖掘的过程是动态交互的,因此对已经发现的关联规则进行维护更新显得非常重要。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则维护算法。算法在如何减少数据集的扫描次数,如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究,给出了算法的具体实现。理论分析和实验结果表明算法是有效的。  相似文献
6.
一种对象实视图的增量维护算法OMVIMA   总被引:1,自引:1,他引:0  
首先给出了一种面向对象的实视图模型-对象视图模型,可以在数据仓库中描述复杂对象,并有利于前端工具OLAP的实现,然后在此基础上提了对象视图模型增量维护算法-OMVIMA,该算法能够有效地实现从数据源到数据仓库中对象(数据)的增量抽取和加载等维护工作,最后给出了算法的性能和效率分析,并通过应用实例证明了该算法比基于纯关系实视 图的实现方法具有更高的效率。  相似文献
7.
数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了加快对大量数据的查询处理速度,通常在数据仓库以实视图方式存储数据,当基础数据发生变化时,这些实视图也必须随着更新,因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题。本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图,在数据仓库中进行实体化,采用有效的增量维护算法计算实视图的精确变化,实现数据仓库视图自维护。  相似文献
8.
数据源集成系统中全局模板的增量维护策略   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王宁  徐宏炳  王能斌 《软件学报》1999,10(4):382-389
异构数据源集成系统需要集成包括WWW在内的各种数据源,一些半结构化数据对应的模式不仅量大且修改频繁,致使元数据的生成十分耗时.该文提出全局模板的增量维护策略.当局部模板发生变化时,利用局部模板的改变量(即模板增量)来计算全局模板的增量,进而修改全局模板.模板增量是传统实视图维护技术中增量概念的扩展,它不仅能描述对象结构特征的改变量,还能描述对象行为特征的改变量,易于表达各种数据源的模式变化.  相似文献
9.
RMAIN: Association rules maintenance without reruns through data   总被引:1,自引:0,他引:1  
Association rules are well recognised as a data mining tool for analysis of transactional data, currently going far beyond the early basket-based applications. A wide spectrum of methods for mining associations have been proposed up to date, including batch and incremental approaches. Most of the accurate incremental methods minimise, but do not completely eliminate reruns through processed data. In this paper we propose a new approximate algorithm RMAIN for incremental maintenance of association rules, which works repeatedly on subsequent portions of new transactions. After a portion has been analysed, the new rules are combined with the old ones, so that no reruns through the processed transactions are performed in the future. The resulting set of rules is kept similar to the one that would be achieved in a batch manner. Unlike other incremental methods, RMAIN is fully separated from a rule mining algorithm and this independence makes it highly general and flexible. Moreover, it operates on rules in their final form, ready for decision support, and not on intermediate representation (frequent itemsets), which requires further processing. These features make the RMAIN algorithm well suited for rule maintenance within knowledge bases of autonomous systems with strongly bounded resources and time for decision making. We evaluated the algorithm on synthetic and real datasets, achieving promising results with respect to either performance or quality of output rules.  相似文献
10.
在XML数据流的海量持续查询处理领域中,很少有研究涉及到在查询集合发生变化的情况下,如何调整查询执行器以满足当前查询集合的问题.由于XML数据查询的数目是海量的,查询执行器重新构建的代价非常高.针对上述问题,提出了基于转换累计自动机的查询执行器的增量维护方法,来完成查询集合的增量增加和删除,从而避免了执行器重构的昂贵代价.同时,利用XML文档DTD结构约束,提高了查询执行器增量维护的效率,减少了增量维护所导致的空间冗余.实验表明,该方法能够以有限空间为代价,有效完成XML数据流持续查询执行器的动态维护.  相似文献
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