【摘 要】
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在智能生产制造过程中,工业数据存在复杂的关联关系和多源异构特性,不断增长的工业大数据使得数据分析与挖掘异常复杂,而传统的基于数据仓库或关系型数据库的工业数据分析方
【机 构】
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复旦大学软件学院,复旦大学上海市数据科学重点实验室,希姆通信息技术（上海）有限公司,复旦大学青岛研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671157),上海科技创新行动计划资助项目(18511107800),山东省重大科技创新工程项目(2018CXGC0604)
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在智能生产制造过程中,工业数据存在复杂的关联关系和多源异构特性,不断增长的工业大数据使得数据分析与挖掘异常复杂,而传统的基于数据仓库或关系型数据库的工业数据分析方法数据处理不灵活、分析查询效率低。提出了基于JSON文档结构的工业大数据联机分析处理(OLAP)模型架构,使用Key-Value数据的JSON文档结构灵活定义工业数据结构,将维度信息中的表结构转换为基于JSON的文档结构,将事实包含的维度信息通过嵌套文档的方式保存。通过构建分析目标为根节点的文档树,基于Elasticsearch平台储存文档结构树
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技