传统网络环境和P2P环境中,客户端向OLAP服务器提交OLAP查询,并从服务器获取查询结果,OLAP服务器的负载将随着客户端的增加而急剧增加。设计了一种基于P2P(Peer-to-Peer,点对点技术)技术的DQDC(Distributed Query Data Cube,多维数据集...传统网络环境和P2P环境中,客户端向OLAP服务器提交OLAP查询,并从服务器获取查询结果,OLAP服务器的负载将随着客户端的增加而急剧增加。设计了一种基于P2P(Peer-to-Peer,点对点技术)技术的DQDC(Distributed Query Data Cube,多维数据集的分布式查询)算法,实现P2P网络中语义级的多节点Data Cube数据共享,从而提高系统整体的决策分析性能。展开更多
通过基于主动决策引擎日志的数据挖掘来找到分析规则的CUBE使用模式,从而为多维数据实视图选择算法提供重要依据;在此基础上设计了3A概率模型,并给出考虑CUBE受访概率分布的视图选择贪婪算法PGreedy(probability greedy),以及结合视图...通过基于主动决策引擎日志的数据挖掘来找到分析规则的CUBE使用模式,从而为多维数据实视图选择算法提供重要依据;在此基础上设计了3A概率模型,并给出考虑CUBE受访概率分布的视图选择贪婪算法PGreedy(probability greedy),以及结合视图挽留原则的视图动态调整算法.实验结果表明,在实时主动数据仓库环境下,PGreedy算法比BPUS(benefit per unit space)算法具有更好的性能.展开更多
文摘传统网络环境和P2P环境中,客户端向OLAP服务器提交OLAP查询,并从服务器获取查询结果,OLAP服务器的负载将随着客户端的增加而急剧增加。设计了一种基于P2P(Peer-to-Peer,点对点技术)技术的DQDC(Distributed Query Data Cube,多维数据集的分布式查询)算法,实现P2P网络中语义级的多节点Data Cube数据共享,从而提高系统整体的决策分析性能。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473051 (国家自然科学基金) the China HP Co. and Peking University Joint Project (北京大学-惠普(中国)合作项目)
文摘通过基于主动决策引擎日志的数据挖掘来找到分析规则的CUBE使用模式,从而为多维数据实视图选择算法提供重要依据;在此基础上设计了3A概率模型,并给出考虑CUBE受访概率分布的视图选择贪婪算法PGreedy(probability greedy),以及结合视图挽留原则的视图动态调整算法.实验结果表明,在实时主动数据仓库环境下,PGreedy算法比BPUS(benefit per unit space)算法具有更好的性能.
