【摘 要】
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为解决多维数据模型与关系数据模型之间的双向数据系统查询、数据清洗、数据转换、实现集中和分发数据的准确性与一致性等问题,通过对概念格的相关研究,将全局数据挖掘与局部
【机 构】
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电子科技大学 成都610054阿坝师范高等专科学校 四川汶川623002;
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为解决多维数据模型与关系数据模型之间的双向数据系统查询、数据清洗、数据转换、实现集中和分发数据的准确性与一致性等问题,通过对概念格的相关研究,将全局数据挖掘与局部数据挖掘相结合,提出一种改进的基于局部信息的全局概念格的数据挖掘算法,并将挖掘过程分解为ETL (Extraction-Transformation-Loading)动作,结合ETL处理工作流,实现并行分布式海量数据的时序挖掘.实验证明,该算法对增强数据加工能力具有一定的实用性.
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