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张毅 《计算机应用与软件》2008,25(10)
为挖掘隐藏在大量汽车销售数据背后的知识,给出了一种基于数据立方体的多维关联挖掘算法.在Visual C 7.0中实现了该算法并将其集成到SQL Server的分析服务中,用该算法对汽车销售数据立方体进行了关联分析,结果显示其正确和可行的. 相似文献
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一种高效的维内关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对数据立方体的结构特征进行深入分析,结合传统的关联规则挖掘算法.提出了一种在数据立方体中进行维内关联规则挖掘的新颖算法,该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术.从而大大降低了执行时间,提高了执行效率. 相似文献
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为挖掘隐藏在大量汽车销售数据背后的知识,本文给出了一种基于数据立方体的多维关联挖掘算法。在visual C++7.0中实现了该算法并将其集成到了SQL Server的分析服务中,并用该算法对SQL Server中的汽车销售数据立方体进行了关联分析,结果显示是正确的,可行的。 相似文献
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通过分析Apriori算法的特点,提出一种有针对性的联机分析处理(OLAP)关联规则挖掘模型。该模型在数据立方体维度和度量值设计上充分考虑了Apriori算法的特点,使数据立方体物化更多算法所需要的中间数据;同时适当改进算法使之适应所设计的数据立方体。研究表明,该设计方法在灵活性和效率方面都有较好的表现。 相似文献
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流数据存在于很多动态环境中,一般具有多维属性,它能够实时描述系统状态,蕴含着大量信息.为了能近实时地对流数据进行分析,引入流立方体来对流数据进行建模,利用增量更新保证了立方体快速刷新.流数据的规模很大,为了节省存储空间,利用度量的波动性质提出一种新的时间框架.该时间框架能够在保持历史数据有效信息的前提下,缩减物化单元,减小立方体存储代价. 相似文献
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提出了一个基于联机分析技术(OLAP)的教学评价与知识发现,给出了由学生,知识点和类别等构成的六个维度的数据立方体以及利用OLAP技术和关联规则对该数据立方体进行数据挖掘的解决方案。利用上述方法对学生的考试系统进行挖掘,得出有用的结论,从而指导学校的教学工作。 相似文献
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n维的立方体将生成2n个聚集立方体.如何进行立方体计算,在存储空间和查询时间方面寻求平衡,成为多维分析应用中的关键问题.基于部分物化的策略,并结合水利普查数据特征,改进Minimal cubing方法,提出了层次维编码片段方法HDEF cubing.该方法利用编码长度较小的层次维编码及其前缀,快速检索出与查询关键字相匹配的层次维编码,减少了多表连接操作,从而提高查询效率.以水利普查数据为例,验证了改进的立方体计算方法能高效地对立方体进行存储和查询,适用于水利普查成果分析. 相似文献