| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章引言 | 第10-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第10页 |
| ·课题的来源和主要工作 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外市场发展状况 | 第11-12页 |
| ·国内外商业智能技术发展状况 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章商业智能概述 | 第14-27页 |
| ·商业智能概念与定义 | 第14页 |
| ·商业智能核心技术 | 第14-24页 |
| ·数据仓库技术 | 第14-18页 |
| ·ETL 技术 | 第18-19页 |
| ·OLAP 技术 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘技术 | 第23-24页 |
| ·商业智能的体系结构 | 第24-25页 |
| ·应用领域与前景 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章遗传算法在物化视图中的应用研究 | 第27-47页 |
| ·物化视图简介 | 第27-30页 |
| ·物化视图的概念和作用 | 第27-28页 |
| ·视图间的关系 | 第28-30页 |
| ·遗传算法概述 | 第30-31页 |
| ·遗传算法在物化视图中的应用 | 第31-39页 |
| ·问题的描述 | 第31-33页 |
| ·设计思路 | 第33-38页 |
| ·物化视图优化算法描述 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-46页 |
| ·建立及删除物化视图 | 第39-40页 |
| ·确定优化方案 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章多维数据存储结构的研究 | 第47-65页 |
| ·概述 | 第47-54页 |
| ·OLAP 的实现模型 | 第47-48页 |
| ·OLAP 系统多维数据层的功能 | 第48页 |
| ·ROLAP 和MOLAP 的比较 | 第48-54页 |
| ·MOLAP 度量数据的存储和管理 | 第54-58页 |
| ·多维数组的压缩 | 第54-56页 |
| ·压缩效率的分析与比较 | 第56-57页 |
| ·多维数据的划分方法 | 第57-58页 |
| ·改进的多维存储结构 | 第58-63页 |
| ·多维数据集划分的改进 | 第58-59页 |
| ·存储结构的改进 | 第59-60页 |
| ·创建多维存储结构的步骤 | 第60-61页 |
| ·未压缩数组和压缩数组的数据结构 | 第61-62页 |
| ·实现多维数组的压缩算法 | 第62页 |
| ·改进的压缩算法性能分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 基于 Apriori 算法的关联规则挖掘模型研究 | 第65-85页 |
| ·Apriori 算法概述 | 第65-71页 |
| ·Apriori 算法 | 第65-69页 |
| ·Apriori 算法的优化 | 第69-71页 |
| ·Apriori 算法与 OLAP 结合的背景 | 第71页 |
| ·关键技术及工具 | 第71-74页 |
| ·SQL Server DTS 服务 | 第71-72页 |
| ·SQL Server Analysis 服务 | 第72页 |
| ·MDX 和ADOMD.NET | 第72-74页 |
| ·挖掘模型的提出 | 第74-82页 |
| ·源数据 | 第74-75页 |
| ·数据立方体和OLAP 引擎 | 第75-81页 |
| ·关联规则挖掘引擎 | 第81-82页 |
| ·用户界面 | 第82-83页 |
| ·实验结果及分析 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章结论与展望 | 第85-86页 |
| ·本文主要工作 | 第85页 |
| ·未来的工作 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |