基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型

作     者：倪志伟 张敞 高雅卓 李怀英 

作者机构：合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2013年第25卷第11期

页      面：2534-2539页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金项目(2011AA040501) 国家自然科学基金项目(71271071) 合肥工业大学博士专项科研资助基金(2011HGBZ1310) 

主　　题：OLAP查询 高维数据 变量选择 查询推荐 仿真实验 

摘      要：由于高维OLAP数据集包含的信息量过大并且质量参差不齐,导致用户在查询时难以选取合适的维度集合进行操作,从而影响了决策的效率和准确性。为此,提出将变量选择方法应用于OLAP查询推荐的过程中。为了在包含海量高维信息的OLAP仿真数据集合中识别与度量属性无关的噪声属性及彼此之间存在相关性的维度属性,从而缩小查询范围,同时保持度量属性空间划分结果的准确性,基于非参数方法设计了一种用于支持OLAP查询推荐的变量选择算法FFTB,构建了基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型,通过启发式方法发现与查询目标密切相关的维度,并对OLAP查询的数据环境及查询推荐过程进行了详细的仿真实验,验证了方法的可用性与有效性。仿真实验显示,变量选择方法能够在保证准确性的前提下有效地缩小OLAP查询空间,从而有效辅助决策者从大量数据中选取关键维度,达到OLAP查询推荐的目的,进而提高决策效率。