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华南理工大学学报（自然科学版） 2014年第8期42卷 122-128,135页

作者：郑晓峰徐建闽卢凯华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

针对基于密度的带有噪声空间聚类分析(DBSCAN)的不足,融合了领域知识和划分思想,提出了属性维划分的概念,并论证了基于局部簇合并与核心点计算的剪枝原理,最后结合云计算编程模式MapReduce的特点,给出了DBSCAN的优化方法,并在实际道路... 详细信息

针对基于密度的带有噪声空间聚类分析(DBSCAN)的不足,融合了领域知识和划分思想,提出了属性维划分的概念,并论证了基于局部簇合并与核心点计算的剪枝原理,最后结合云计算编程模式MapReduce的特点,给出了DBSCAN的优化方法,并在实际道路运输信息系统数据的聚类分析中得到应用验证.实践证明划分后的数据集易于实现并行聚类数据挖掘,文中优化方法优于一般的统计分析方法.

关键词：道路运输 DBSCAN 属性维划分 MapReduce 聚类

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属性维概念及其操作的研究

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计算机科学 2003年第6期30卷 96-100页

作者：袁霖李战怀西北工业大学计算机系1108教研室西安710072

Dimension member attribute is used to describe the property of dimension members. It is not fully understood and well defined in OLAP research area. This paper focuses on a special kind of dimension member attributes, which can be used as dimensions by themselves. We call them attribute dimensions. In order to facilitate this kind of necessity of muhidimensional data modeling in many real-world applications, the traditional muhidunensional structure is extended and a group of operations are given to formulate corresponding multidimensional queries.

关键词：数据仓库数据模型成员属性属性维操作数据库

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射频识别数据库中封闭多维路径挖掘

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计算机集成制造系统 2009年第10期15卷 2050-2056页

作者：陈竹西杨俊胡孔法陈崚宋爱波扬州大学信息工程学院江苏扬州225009 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

供应链中的物品具有多个与路径无关的、仅用来表示自身特征的属性维,在挖掘这些移动物品的频繁路径模式时,需要同时考虑到这些属性维。基于高效率的路径模式挖掘算法——封闭路径挖掘,提出了两种多维路径模式挖掘算法,用来解决同一数据... 详细信息

供应链中的物品具有多个与路径无关的、仅用来表示自身特征的属性维,在挖掘这些移动物品的频繁路径模式时,需要同时考虑到这些属性维。基于高效率的路径模式挖掘算法——封闭路径挖掘,提出了两种多维路径模式挖掘算法,用来解决同一数据库中不同种类的物品移动路径挖掘的问题,并对这些算法的性能进行了分析。经理论分析和实验结果表明,两种算法非常有效。

关键词：射频识别属性维多维频繁路径封闭频繁路径供应链

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数据仓库中位图索引技术的研究

数据仓库中位图索引技术的研究

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作者：李静山东大学

学位级别：硕士

数据仓库技术是数据库技术的一个研究方向，能够有效的管理传统数据库产生的历史数据，并向各种决策支持应用如联机分析处理、数据挖掘等提供有力的数据支持，适应了企业用户对数据深层次处理的需求。数据仓库是一个环境，而不是一件产... 详细信息

数据仓库技术是数据库技术的一个研究方向，能够有效的管理传统数据库产生的历史数据，并向各种决策支持应用如联机分析处理、数据挖掘等提供有力的数据支持，适应了企业用户对数据深层次处理的需求。数据仓库是一个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。所做的一切都是为了让用户更快、更方便的查询所需要的信息，提供决策支持。数据仓库及其相关技术十年来成为研究和应用的热点。为提供有效的数据访问，大部分数据仓库系统支持索引结构。目前数据仓库中常用的索引结构主要有三种，B-树索引、R-树索引和位图索引。与B-树索引比较起来，位图索引只需要更少的存储空间，而且与B-树索引相比，位图索引将比较、连接和聚集都变成了位逻辑运算，大大减少了运行时间，从而得到性能上的极大的提升。但是很多属性维是分层次的，如时间维属性，分年、月和日三个层次。现存的位图索引往往是建立在某个单一层次上的，没有充分考虑维属性具有层次性这种语义特性，每次只能查询某一层次的记录，既浪费时间也很不方便;没有充分利用维层次特性对事实数据进行快速的分组聚集计算;也没有充分利用维层次编码前缀，来进一步提高分组聚集的操作效率。本文考虑充分利用维属性具有层次性这个特性对维成员进行编码，生成各个成员的维层次编码，用来代替维表中的原关键字，实现维关键字的压缩;通过这种比维表外关键字小得多的维层次编码来代替事实表中的维表外键，快速检索出与检索关键字相匹配的维层次编码，来求得所有维层次属性的查询范围;通过维层次编码及其前缀，可以将OLAP查询中大量的多表连接转换为在维上进行范围查询，大大减少和简化了事实表与维表之间的多表连接，利用维层次编码前缀和分组属性编码就可以直接对事实表中的记录进行分组聚集计算，将结果簇集存储到外存中，大大减少了I／O访问开销，从而提高了OLAP查询效率。

关键词：数据仓库位图索引属性维维层次 OLAP

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