Інтеграція технологій olap та data mining при побудові міжвимірових асоціативних правил
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2015.43994Ключові слова:
OLAP, Data Mining, багатомірні дані, куб, асоціативні правила, предметний набір, підтримка, достовірність, ліфт, левериджАнотація
Представлено особливості пошуку асоціативних правил у багатомірних даних, а саме показані теоретичні засади знаходження асоціацій між різними вимірами у OLAP-кубах та формули обчислення характеристик їх значущості (підтримка, достовірність, ліфт та леверидж). Запропоновано метод генерації міжвимірових асоціативних правил та описано його реалізацію як складової інформаційної системи оперативного та інтелектуального аналізу даних на платформі об’єктної системи керування базами даних Caché.
Посилання
Chaudhuri, S. (1998). Data Mining and Database Systems: Where is the Intersection? Data Engineering Bulletin, 21 (1), 4–8.
Chaudhuri, S., Fayyad, U., Bernhardt, J. (1999). Scalable classification over SQL databases. Proceedings 15th International Conference on Data Engineering (Cat. No.99CB36337). doi: 10.1109/icde.1999.754963
Meo, R., Psaila, G., Ceri, S. (1996). A New SQL-like Operator for Mining Association Rules. In Proceedings of the 22nd International Conference on Very Large Data Bases Conference (VLDB’1996), Bombay, India, 122–133.
Zhu, H. (1998). Online analytical mining of association rules. Master’s thesis, Simon Faster University, Burnaby, British Columbia, Canada.
Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press.
Messaoud, R. B., Boussaid, O., Rabaséda, S. L. (2006). A Data Mining-Based OLAP Aggregation of Complex Data. International Journal of Data Warehousing and Mining, 2 (4), 1–26. doi: 10.4018/jdwm.2006100101
Han, J. (1998). Towards on-line analytical mining in large databases. SIGMOD Rec., 27 (1), 97–107. doi: 10.1145/273244.273273
Chen, Q., Dayal, U., Hsu, M. (2000). An OLAP-based Scalable Web Access Analysis Engine. Lecture Notes in Computer Science, 210–223. doi: 10.1007/3-540-44466-1_21
Goil, S., Choudhary, A. (1998). High performance multidimensional analysis of large datasets. Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP - DOLAP ’98. doi: 10.1145/294260.294269
Pinto H., Han J., Pei J., Wang K., Chen Q., Dayal U. (2001). Multi-dimensional sequential pattern mining. In CIKM ’01: Proceedings of the tenth international conference on Information and knowledge management, New York, NY, USA,. ACM Press, 81–88.
Goil, S., Choudhary, A. (2001). PARSIMONY: An Infrastructure for Parallel Multidimensional Analysis and Data Mining. Journal of Parallel and Distributed Computing, 61 (3), 285–321. doi: 10.1006/jpdc.2000.1691
Tjioe, H.C., Taniar, D. (2005). Mining Association Rules in Data Warehouses. International Journal of Data Warehousing and Mining, Idea Group Inc., 1 (3), 28–62.
Parsaye, K. (1997). OLAP and Data Mining: Bridging the Gap. Database Programming and Design, 10, 30–37.
Sarawagi, S., Agrawal, R., Megiddo, N. (1998). Discovery-driven exploration of OLAP data cubes. Lecture Notes in Computer Science, 168–182. doi: 10.1007/bfb0100984
Robin, J., Favero, E. (2001). HYSSOP: Natural Language Generation Meets Knowledge Discovery in Databases. In Proceedings of the 3rd International Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services (iiWAS’2001).
Fisun, M., Horban, H. (2011). Analysis of specific features of the objective and multidimensional data models in DBMS Caché. Bulletin of Kherson National Technical University, 2 (41), 116–124.
Gorban', G. V. (2013). Zastosuvannja B*-derev dlja stvorennja ta obchislennja OLAP-kubіv z vikoristannjam kombіnatornogo algoritmu. Har'kov, Tehnologicheskij audit i rezervy proizvodstva, 5/4 (13), 10–12. Available at: http://journals.uran.ua/tarp/article/view/18216/15955
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 Николай Тихонович Фисун, Гліб Валентинович Горбань
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
