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1.
数据仓库是面向分析型的应用,对其中数据的操作以查询为主。因此,可以通过建立比较复杂的索引来提高系统的性能。本文总结了传统的数据库索引技术及其在数据仓库中的应用,讨论了建立数据仓库索引的新方法。  相似文献   
2.
殷佳  武森  王沙骋 《情报探索》2007,(9):112-114
通过CABOSFV算法得出集合稀疏差异度,并结合实例分析,提出其可能的改进方向。  相似文献   
3.
数据仓库是面向分析型的应用,对其中数据的操作以查询为主。因此,可以通过建立比较复杂的索引来提高系统的性能。本文总结了传统的数据库索引技术及其在数据仓库中的应用,讨论了建立数据仓库索引的新方法。  相似文献   
4.
由于其内在的计算复杂性,在密集型数据序列数据库中挖掘全部频繁项集往往非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁序列。传统的序列模式方法对满足最小支持度阈值的序列同等对待,但在真实数据库中不同的序列往往具有不同的重要程度。为解决上述问题,提出了一种挖掘加权最大频繁序列的新算法。该算法利用频繁项目出现的频率来计算频繁序列的权重,给出了频繁加权序列的定义,该定义的引入不仅可以找出较为重要的最大频繁序列,而且可以使挖掘结果同样具有反单调性,从能够加速剪枝,提高算法效率。实验结果表明,加权最大频繁序列算法是有效的。  相似文献   
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