基于数据立方体的网络教学评价模型

网络教学评价是网络教学的一个重要环节。提出了基于数据立方体的网络教学评价模型,以学生、教师为评价对象,构建相应的数据立方体。学生学习行为数据立方体及教师教学行为数据立方体均由六个维度构成,以访问时间作为主要的度量值。并讨论了模型中涉及的关键技术。     

数据立方体的预计算方法

Cube算子的计算在OLAP应用中起着极为重要的作用。本文分析了在高维Cube算子计算中传统流水线方法的不足之处,提出了通过有选择地实例化Cube中的部分节点以提高OLAP性能的解决方案,并给出了一个获取需要实例化节点的算法。     

基于数据立方体的关联规则挖掘及其实现

联机分析处理和数据挖掘是两种重要的数据分析方法。使用数据立方体作为数据存储结构,将两者集成起来,使得用户可以从不同角度、不同抽象层次分析数据。针对数据立方体的特点,本文提出了挖掘维间关联规则的算法,并编程实现了该算法,取得满意的结果。     

多维数据立方体模型及其基于关系的实现

数据立方体模型是多维数据库和以多维分析为基础的联机分析处理技术的核心机制,本文参照当前对多维数据立方体模型的最新研究成果,提出了一种新的模型并且应用于OLAP服务器基于关系的实现。并且提出了实现的难点和改进的方向。     

基于数据立方体的多维关联规则的挖掘方法

总结了现有基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法，在此基础上将联机分析处理(OLAP)的钻取操作引入关联规则挖掘过程，提出Apriori_cubc算法的改进算法。通过动态调整立方体的维层次，来挖掘出用户感兴趣的关联规则。     

基于侏儒立方体的保持语义的数据立方体结构*

在侏儒立方体研究的基础上,提出了一种新的能够保持语义的立方体结构。这种结构改变了侏儒立方体对聚集数据的存储方式,在保持基本立方体上卷、下钻语义的前提下,尽量地去除前缀冗余、后缀冗余,节约存储空间,保证立方体清晰的结构,并且拥有比侏儒立方体更高的存储效率和查询响应速度,对点查询和范围查询能够快速地返回结果,对大数据量情况下的稀疏立方体具有良好的支持。     

OLAP核心技术—数据立方体的研究现状与展望

该文从OLAP的基本功能出发，综述了其核心技术－数据立方体（Data Cube)的研究现状，主要讨论了3个方面：数据立方体建模，数据立方体计算和数据立方体操作，最后展望了该领域的研究方向。     

数据仓库中汇总表和数据立方体维护的研究

商务数据仓库系统中,数据分析人员对数据仓库的抽取查询越来越频繁。使用什么样的技术来提高数据仓库的查询速度以及维护数据仓库是一个重大技术问题。本文提出汇总delta表的概念,将数据的改变划分为增值和更新两个阶段,缩短了以往在更新数据时数据仓库锁定的时间,提高了查询效率。同时,通过数据立方体的构建,更直观的呈现出数据分析模型。     

多维分析中数据立方体的模型研究

本文从更灵活的角度出发,提出了一种崭新的构建数据立方体的方法。首先定义了各数据体的代数表示模型,然后在此基础上阐述了如何建立数据立方体的操作,而且定义了在数据立方体形成之后添加或删除一个维或度量的操作,以及维与度量在一个数据立方体中转换的操作。     

基于数据立方体的数据挖掘系统

介绍了一个通用的数据挖掘系统-基于数据立方体的数据挖掘系统的设计与实现过程。该系统基于C/S构架，引入了挖掘模型的概念，集成了两种算法，图形化显示挖掘结果。文中详细介绍了系统的这些特点。     

一种应用于OLAP的数据模型及其实现

数据仓库及OLAP技术是当前数据库领域研究的热点,而数据模型又是数据仓库及OLAP核心基础。文章提出了一种应用于OLAP的数据模型,并用于实际应用中。这种数据模型在概念上表达了OLAP特性,支持OLAP操作,而且其数学代数简单明白地表达了OLAP查询。     

数据仓库中的一种立方体数据模型

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是商业数据处理领域中的两个最重大的新技术。OLAP应用要求对数据仓库中存储的大量数据进行分析,用标准关系数据库技术来实现非常复杂的查询是相当困难的。所以,在数据仓库中,数据被组织成立方体数据模型。该文提出了一种简单、直观的数据立方体模型以及在这个立方体上支持OLAP操作的代数。为复杂的查询提供了简要的表述方法。     

数据方体系统设计中的优化问题

支持实时查询的联机分析处理系统的设计是当前一个很重要的研究问题。其中常用的方法是使用数据方体来实现。对于出现频率较高的查询,可以给出对应的数据方体集,使得每个查询都可以直接得到回答。但是在设计基于方体的系统时,需要考虑以下两个问题:(1)数据方体的维护成本,(2)回答频繁查询的响应时间。在用户给出了维护成本上限和响应时间上限后,需要对数据方体集进行优化,使得系统能够满足用户的要求,并回答尽可能多的查询。文章给出了数据方体系统设计优化问题的定义,这是一个NP完全问题,并提出了贪心删除和贪心合并的近似算法。实验表明了算法的有效性。     

MS OLAP数据立方自动增量更新的程序实现

针对MS OLAP对海量数据立方体进行完全更新非常耗时,以及在它的服务器管理器中实现数据立方体的手动增最更新操作繁琐,需要由熟悉MDX语言的专业人员完成的问题,文章提出了基于事实表上时间戳或其它标志的自动增量更新方案,并给出了C#编写的程序示例。     

基于数据立方体的数据仓库安全控制

针对数据仓库与在线分析处理(OLAP)系统存在的数据仓库非法访问和敏感信息间接推理问题,在原有统计数据库安全体系架构的基础上,构建OLAP的3层安全控制体系架构,并结合该架构提出一种新的基于数据立方体的推理控制方法。该方法先预防m维推理,然后清除一维推理,简化了m维推理的检测过程。     

Star Cube--一种高效的数据立方体实现方法

一个具有n个维的数据立方体有2^n个视图,视图越多,用于维护数据立方体的时间也就越长。通过将维分成划分维和非划分维,数据立方体可以转换成star cube．stal cube由一个综合表和那些仅包含划分维的视图组成。star cube使用前缀共享和元组共享技术不仅减少了所需的存储空间,还大大减少了计算和维护时间。在把一个分片限制在一个I/O单位的条件下,star cube的查询响应时间与数据立方体基本相同。实验结果也表明,star cube是一种在时空两方面均有效的数据立方体实现技术。