面向社区服务的联机分析系统研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·OLAP的发展与现状 | 第8-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 数据仓库技术 | 第12-22页 |
| ·数据仓库的定义 | 第12页 |
| ·数据仓库的特点 | 第12-14页 |
| ·数据仓库与数据库的关系 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第15-16页 |
| ·数据仓库设计技术 | 第16-20页 |
| ·概念模型和物理模型 | 第16-18页 |
| ·逻辑模型的讨论 | 第18-19页 |
| ·元数据 | 第19-20页 |
| ·数据抽取、清洗和装载 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 联机分析处理 | 第22-34页 |
| ·OLAP的基本概念 | 第22-24页 |
| ·OLAP的多维分析 | 第24-25页 |
| ·OLAP的功能特征 | 第25-26页 |
| ·OLAP的分类 | 第26-27页 |
| ·MOLAP | 第26-27页 |
| ·ROLAP | 第27页 |
| ·索引技术 | 第27-31页 |
| ·B树索引 | 第28-29页 |
| ·R树索引 | 第29-30页 |
| ·位图索引 | 第30-31页 |
| ·OLAP与数据挖掘的关系 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 数据立方体相关技术 | 第34-46页 |
| ·视图的概念和作用 | 第34-35页 |
| ·视图的物化选择 | 第35-36页 |
| ·基于增强学习的分析人员兴趣发现 | 第36-41页 |
| ·强化学习 | 第36-37页 |
| ·Q学习算法 | 第37-38页 |
| ·分析人员兴趣表示和兴趣度定义 | 第38-40页 |
| ·分析人员兴趣的增强学习 | 第40-41页 |
| ·基于禁忌搜索思想优化的Q学习算法 | 第41-45页 |
| ·Q学习算法存在的问题 | 第41-42页 |
| ·禁忌搜索思想 | 第42-43页 |
| ·基于禁忌搜索策略优化的Q学习算法 | 第43-44页 |
| ·试验结果 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 面向社区服务的数据分析系统设计与实现 | 第46-76页 |
| ·设计目标 | 第46页 |
| ·数据分析系统总体设计 | 第46-47页 |
| ·数据装载 | 第47-51页 |
| ·数据装载系统结构 | 第47-49页 |
| ·利安数据装载过程 | 第49-51页 |
| ·数据仓库及多维数据模型 | 第51-56页 |
| ·逻辑模型基础 | 第51-53页 |
| ·利安公司数据模型 | 第53-55页 |
| ·数据立方体计算过程 | 第55-56页 |
| ·联机分析系统设计 | 第56-66页 |
| ·系统总体设计 | 第56-57页 |
| ·会话管理模块设计 | 第57-58页 |
| ·维模型管理模块设计 | 第58-61页 |
| ·数据单元管理模块设计 | 第61-63页 |
| ·维成员模块设计 | 第63-65页 |
| ·表现层 | 第65-66页 |
| ·系统功能展示 | 第66-74页 |
| ·系统基本功能 | 第66-70页 |
| ·利安公司样例分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·论文总结 | 第76页 |
| ·进一步展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第84页 |
