【摘 要】
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本文以支持管理者决策为出发点,为OLAP查询建立统计模型。文章首次将数理统计学中的核密度估计方法及Copula理论相结合引入到OLAP查询建模的研究中,有效地抽取数据立方体的概
【机 构】
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合肥工业大学管理学院智能管理研究所,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目（2007AA04Z116）, 国家自然科学基金项目（70871033）
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本文以支持管理者决策为出发点,为OLAP查询建立统计模型。文章首次将数理统计学中的核密度估计方法及Copula理论相结合引入到OLAP查询建模的研究中,有效地抽取数据立方体的概要知识,在减少数据存储空间的同时,以近似查询的方法实现查询精度与查询时间之间的折衷。该方法的优势在于对连续属性的查询处理,模型的建立使得在连续属性上的查询降低了对物化方体的依赖性,极大地提高了OLAP查询的灵活性。实验分析表明使用该方法可以在保证较高查询精度的条件下大大减少数据立方体的存储空间,加快OLAP查询速度,从而为管理决策提
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