数据立方梯度挖掘的研究

1 前言随着人们生成、收集和存储数字化数据能力的极大提高,当今世界面临着各种原始数据的爆炸性增长。数据库技术的巨大进步创建了对大量数据的有效存储,成千上万的大型数据库被广泛地应用在商业、政府和科研等等部门。大量数据资源的积累为人们从历史数据中发现有用信息提供了基础,人们期望数据库能够提供智能化或者至少是半自动化的数据分析处理的能力。于是,数据仓库技术(Data Warehouse)、联机分析处理技术(On Line Analysis Processing)以及数据挖掘技术(Data Mining)应运而生。     

浓缩数据立方中约束立方梯度的挖掘

约束立方梯度挖掘是一项重要的挖掘任务,其主要目的是从数据立方中挖掘出满足梯度约束的梯度-探测元组对.然而,现有的研究都是基于一般数据立方的.研究了浓缩数据立方中约束数据立方梯度的挖掘问题.通过扩展LiveSet驱动算法,提出了一个eLiveSet算法.测试表明,该算法在立方梯度挖掘效率上比现有算法要高.     

一种数据立方查询条件优化策略

当数据立方查询条件不是合取范式时，一般是将它转化成为若干合取范式的并的形式(析取范式)。但如果各合取范式之间有交集，则交集部分的记录会被多次查询。为了解决这个问题，文章提出了一种数据立方查询条件优化策略，把查询条件转化为互不相交的立方块的并的形式。文章详细地讨论了数据立方中互不相交的立方块的划分方法，并给出了该优化策略的实现算法和性能分析。结果表明，当查询条件不是合取范式时，该优化策略明显提高了查询性能。     

数据立方梯度的联机挖掘

数据立方梯度是关联规则更富表达能力的扩展,可以通过带约束的数据立方梯度挖掘发现用户关心的各种数据变化趋势。研究了数据立方梯度的联机挖掘问题,并给出了基于BUBST浓缩数据立方的具体实现方案。利用联机分析处理服务中预先计算的数据立方进行数据立方梯度的联机挖掘,不仅可以消除同时保存立方梯度和立方元组而带来的冗余,而且更加符合用户在浏览数据立方过程中自然产生的挖掘兴趣。     

用数据查询语言实现关联规则脂掘

关联规则采掘具有广阔的应用前景。文章讨论了关联规则的用途,内涵,分析了关联规则采掘的算法,给出了在ＤＢＭＳ平台上用数据查询语言实现关联规则采掘的程序。测试表明,实现的算法对关联规则采掘十分有效。     

一种数据集市系统跨主题数据查询方案

数据集市作为新兴的数据管理技术,与数据仓库相比具有很多优势,被广泛采用在各种应用系统中。但目前的数据集市系统尚不具备跨主题的信息查询能力,无法为用户同时提供多个领域的信息或全局性的数据。本文针对这一问题,提出了数据集市指标映射方法,并给出采用这种方法的数据市系统的结构描述以及相应的联机分析算法,为问题的解决提供了一种可行方案。     

一种面向对象DBMS的直观对象查询语言

文章论述了一种面向对象的数据库管理系统的直观对象查询语言。这种基于图形的查询语言可支持图表式查询语言的定义和说明,因此这种语言既有基于文本的结构查询语言的表达能力,也具有基于图形查询语言的直观性。     

一种数据挖掘查询语言DMQL

数据挖掘查询语言的设计是开发新一代数据挖掘系统的的内容,然后详细阐述了一种数据挖掘查询语言(DMQL)的各种语法,最后给出了一个实例.     

一种数据挖掘查询语言DMQL

数据挖掘查询语言的设计是开发新一代数据挖掘系统的关键。文章首先总结了一组好的数据挖掘原语应该包括的内容,然后详细阐述了一种数据挖掘查询语言(DMQL)的各种语法,最后给出了一个实例。     

一种演绎数据库查询语言

本文介绍了一个在传统关系数据库基础上的演绎查询语言,即演绎数据库查询语言,并分析了它的优点。     

一种新的封闭立方体查询算法

提出了一种新的封闭立方体查询算法,缩小了查询时需搜索的记录的范围,提高了查询效率。给出了相关的理论分析和证明,并给出相关的封闭掩码集生成算法。实验结果和理论分析证明了新算法是有效的,在75%的情况下能将需查询范围包含的记录数减少到传统方法的92%左右,提高了对封闭立方体的查询效率。     

MSQL: A Query Language for Database Mining

The tremendous number of rules generated in the mining process makes it necessary for any good data mining system to provide for powerful query primitives to post-process the generated rulebase, as well as for performing selective, query based generation. In this paper, we present the design and compilation of MSQL, the rule query language developed as part of the Discovery Board system.     

XRQL—基于XML的新型RDF查询语言

W3C组织以RDF等标准为基础致力于推广语义WEB的应用，期望能以更为结构化的方式组织和处理WEB数据。文中提出一个基于XML的新型RDF查询语言－XRQL，并构建了一个以XRQL为查询语言的RDF引擎（NSRE）的体系结构，最后简要探讨了相关实现技术。     

Skyline查询处理数据立方体代数

维空间的Skyline查询处理技术是近年来数据库技术领域的一个研究重点和热点.目前所有的研究工作都是直接在原始数据表上执行关系查询代数操作来获得最终的结果集,然而,随着原始数据表的数据量和维目标个数的增大,这些研究工作将不再适用.基于此,首次研究Skyline集合上的查询代数操作,使得Skyline查询处理的输入数据来自于小规模的Skyline结果集,而非海量的原始数据表.并且,首次给出一个集成多维对象集合和该对象集合上的Skyline结果集的形式化模型,该模型适合目前Skyline查询计算的应用,并在该模型的实例上研究Skyline集合的查询代数操作.同时,给出查询代数体系的代价评估模型.实验表明,给出的数据模型和查询代数体系具有有效性和实用性.     

多媒体对象查询语言及其查询处理

文章研究了多媒体数据库的查询需求,提出结构化的多媒体对象查询语言MOQL(multi-media object query language).它能够支持基于类型、结构特征、同步关系、时态关系和内容信息的多媒体查询.以DB2数据库为存储机制,定义了一组代数算子和变换规则,利用它们可以将用户定义的MOQL查询变换为代数表达式,进行代数优化,并将代数查询表达式转换为能够在DB2数据库上运行的DB2SQL和C++查询过程.     

数据立方体聚集范围查询分块方法研究

范围查询是数据立方体数据分析的有效工具,预计算技术通过预先计算并存储范围查询的结果,可以实现快速的用户响应。近年来研究人员对基于MOLAP的预计算技术的研究主要以prefix sum及分块技术为基础。本文对预计算技术的分块方法进行研究,分析了现有分块技术的方法和性能,并提出了两种新的分块方法：嵌套分块和基于前缀区域边界的分块。本文对这两种分块的方法和特点做了阐述,研究表明这两种方法为分块技术提出了新的思路,是对现有分块方案的有力补充。