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
提出了一种版本控制集合刷新算法 ( V SR A) .它采用增量维护、版本控制和批处理机制保证数据仓库的联机维护和数据一致性 .V SRA不仅减少了数据库和数据仓库之间的通信流量 ,而且提高了实体化视图的刷新效率 .用户可以随时使用 V SRA...提出了一种版本控制集合刷新算法 ( V SR A) .它采用增量维护、版本控制和批处理机制保证数据仓库的联机维护和数据一致性 .V SRA不仅减少了数据库和数据仓库之间的通信流量 ,而且提高了实体化视图的刷新效率 .用户可以随时使用 V SRA进行联机分析处理 。展开更多
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.
