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面向社区服务的联机分析系统研究与实现
作 者: 张小刚
导 师: 刘志镜
学 校: 西安电子科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 数据仓库 OLAP 维度 数据立方体
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 6次
引 用: 0次
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内容摘要
OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。本文首先研究了数据仓库的相关知识与技术,分析处理和传统的事务处理有着很多不同的地方,直接使用数据库技术来进行信息分析是不合适的,需要专门的针对信息分析的技术,数据仓库的概念的产生正是基于这个目的。接着主要研究了OLAP的相关技术,其中介绍了OLAP的两种主要类型:MOLAP和ROLAP及对提升OLAP性能方面一些比较重要的技术。然后讨论了数据立方体中的重要概念视图的相关知识,并对视图的物化选择中现有算法的问题,提出了通过分析分析人员兴趣来对视图物化的选择提供帮助,在基于强化学习的思路上讨论了如何进行兴趣发现,最后针对其中的主要算法提出一种新的思路进行改进。综合前面讨论的各项知识和技术,根据实验室课题设计了一个面向社区服务的数据分析系统,并应用在利安公司的商业智能系统中。最后对本系统做了相关的总结和展望。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-8 第一章 绪论 8-12 1.1 课题背景 8 1.2 OLAP的发展与现状 8-10 1.3 论文的组织结构 10-12 第二章 数据仓库技术 12-22 2.1 数据仓库的定义 12 2.2 数据仓库的特点 12-14 2.3 数据仓库与数据库的关系 14-15 2.4 数据仓库的体系结构 15-16 2.5 数据仓库设计技术 16-20 2.5.1 概念模型和物理模型 16-18 2.5.2 逻辑模型的讨论 18-19 2.5.3 元数据 19-20 2.5.4 数据抽取、清洗和装载 20 2.6 本章小结 20-22 第三章 联机分析处理 22-34 3.1 OLAP的基本概念 22-24 3.2 OLAP的多维分析 24-25 3.3 OLAP的功能特征 25-26 3.4 OLAP的分类 26-27 3.4.1 MOLAP 26-27 3.4.2 ROLAP 27 3.5 索引技术 27-31 3.5.1 B树索引 28-29 3.5.2 R树索引 29-30 3.5.3 位图索引 30-31 3.6 OLAP与数据挖掘的关系 31-32 3.7 本章小结 32-34 第四章 数据立方体相关技术 34-46 4.1 视图的概念和作用 34-35 4.2 视图的物化选择 35-36 4.3 基于增强学习的分析人员兴趣发现 36-41 4.3.1 强化学习 36-37 4.3.2 Q学习算法 37-38 4.3.3 分析人员兴趣表示和兴趣度定义 38-40 4.3.4 分析人员兴趣的增强学习 40-41 4.4 基于禁忌搜索思想优化的Q学习算法 41-45 4.4.1 Q学习算法存在的问题 41-42 4.4.2 禁忌搜索思想 42-43 4.4.3 基于禁忌搜索策略优化的Q学习算法 43-44 4.4.4 试验结果 44-45 4.5 本章小结 45-46 第五章 面向社区服务的数据分析系统设计与实现 46-76 5.1 设计目标 46 5.2 数据分析系统总体设计 46-47 5.3 数据装载 47-51 5.3.1 数据装载系统结构 47-49 5.3.2 利安数据装载过程 49-51 5.4 数据仓库及多维数据模型 51-56 5.4.1 逻辑模型基础 51-53 5.4.2 利安公司数据模型 53-55 5.4.3 数据立方体计算过程 55-56 5.5 联机分析系统设计 56-66 5.5.1 系统总体设计 56-57 5.5.2 会话管理模块设计 57-58 5.5.3 维模型管理模块设计 58-61 5.5.4 数据单元管理模块设计 61-63 5.5.5 维成员模块设计 63-65 5.5.6 表现层 65-66 5.6 系统功能展示 66-74 5.6.1 系统基本功能 66-70 5.6.2 利安公司样例分析 70-74 5.7 本章小结 74-76 第六章 总结与展望 76-78 6.1 论文总结 76 6.2 进一步展望 76-78 致谢 78-80 参考文献 80-84 在读期间发表的学术论文 84
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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