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数据仓库通常要对大量的数据进行运算,以精简的结果来回答用户的查询,这一特点使得物化视图技术在数据仓库中尤为重要.然而现有支持物化视图自动选择的方法是静态的,它违背了联机分析处理(OLAP)和决策支持系统(DSS)的动态本质.本文提出了可扩展的动态物化视图方法,通过将整个物化视图选择问题(MVS)分解为三个阶段,降低了问题的复杂度,提高了物化视图的有效性.通过动态调整,物化视图能即时适应查询需求.算法复杂度分析证明了方案的可扩展性.动态调整算法模拟实验验证了方案具有很好的自适应性. 相似文献
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提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上进行特征提取,每一个主分量都是原始变量的线性组合,主分量之间互为正交关系,在剔除冗余信息的同时,实现高维数据降维,得到二维坐标,以此作为聚类分析的输入;提出相融性度量的定义,用相融性度量描述一个样本与训练集相融合的程度,设计一种基于相融性度量的分类器。以该方法为基础设计的光谱自动分类系统可实现快速、准确地分类。 相似文献
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