稠密数据库有趣规则的快速挖掘

目前,关联规则的挖掘算法主要用于非稠密数据,很少有挖掘稠密数据的算法,而现实世界中有许多数据是稠密的。由于现行的算法不适合稠 密数据的挖掘,本文定义了兴趣度函数,给出了挖掘稠密数据有趣关联的有效算法。该算法与以往不同的是提前过滤掉不满足约束的属性组合,因而提高了速度,同时,使发现的规则更有趣,更易理解。     

异构数据源的集成技术

本综述了异构数据源集成技术的发展必然性、发展历史、现状和将来。按照集成技术出现时间的顺序首先介绍了最通用的ODBC方案,然后介绍了两种对关系数据库进行集成的传统方法：有全局模式的集成策略和无全局模式的集成策略,最后着重叙述了新时期出现的几种有代表性的数据集成方法。     

Web挖掘研究综述

1 引言今天Web已成为信息发布、交互及获取的主要工具,Web上的信息量正以惊人的速度增加着,人们迫切需要能自动地从Web上发现、抽取和过滤信息的工具。同时,近年来,由于电子商务的快速发展,许多公司借助Internet进行在线交易,企业管理者需要分析大量的在线交易数据,从而发现用户的兴趣爱好及购买趋势,为商业决策风险投资等提供依据。具体来讲,当我们与Web交互时,常面临如下问题: 1.查询相关信息。这是查询触发的过程,我们希望从Web上找到关于VC~++编程指南的书,关于申办奥运会的信息,甚至关于爱滋病的报道等等。可以用搜索引擎如Yahoo Sohu等进行关键字查找,然而,今天的搜索引擎都有两个严重问题:低查准率会返回很多不相关的结果;低查全率有很多相关的文档找不到。     

一个数据仓库建模工具的设计与实现

介绍了一个数据仓库建模工具DWdesign．给出了DWdesign的基本结构．对DWdesign中若干关键技术进行了研究，包括中间语义层、自定义数据类型、XML和标准SQL支持。该工具已在多个企业的数据集上进行了试用。     

数据流关键技术研究

处理无限的连续数据流的应用日益流行,传统数据库对快速变化的数据流进行在线分析的支持存在很多限制,需要对已存在的技术进行广泛的研究扩展,构建新的系统管理流数据。本文回顾近来数据流管理系统领域的相关工作和流项目的研究情况;分析了连续查询处理的新需求和挑战及数据流系统新颖之处;重点研究包括数据模式,系统结构,连续查询语言,调度方法,相关算法和查询评价等关键技术。并提出在数据流研究方面的一些新看法。     

企业CIMS集成中的Intranet技术

分析了构筑企业Web计算架构的几种主要技术的特点及缺陷,阐述了多级分布式Web计算模型是今后Web计算的发展方向。最后,介绍了一个基于Web的企业信息系统开发实例     

数据仓库系统中一种高效的多维层次聚集算法

如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题.为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA.该算法充分利用编码长度较小的多维层次编码及其前缀,对事实表中的数据进行快速地分组聚集计算,大大减少和简化了多表连接操作,提高了联机分析处理查询效率.理论分析和实验结果表明,该算法是有效的.     

一种基于维层次聚集树的Cube增量更新算法

提出利用Cube中的维层次聚集树（dimension hierarchy aggregate tree,简称DHA-Tree）来对聚集Cube进行增量更新维护,在维层次聚集Cube中进行数据插入和删除等数据更新时,充分利用维层次聚集树中的维层次前缀,由下向上用更新前后的差值对受到更新结点影响的所有祖先结点进行增量更新.在插入新维数据时,在不需要重新构建聚集Cube就可以对聚集Cube进行增量更新,从而减少了Cube的更新时间.对基于维层次聚集树的聚集Cube与传统Cube进行了算法性能分析和比较,结果表明本文所提出的聚集Cube的增量更新算法性能最佳.     

关系模式下的XML存储技术研究

根据不同的底层系统,XML存储方法可以分为三大类:文件系统方法、对象管理器方法和数据库系统方法.数据库系统方法又包含enable方式和native方式两类.本文综合论述了XML的存储技术,尤其是enable方式中的关系模式下的XML存储方法.存储方法的优劣主要取决于查询效率、存储空间和应用范围等因素.据此,研究了结构映射方法和模型映射方法各自的典型代表边表方法和共享内嵌方法.结果表明,结构映射方法在查询效率和存储空间上要优于模型映射方法;但后者的应用范围更广.最后,根据两种存储方法存在的问题,指出了待改进的地方,并提出了一个新的模型映射方法.