商业智能中主动实时决策的实现方法研究

实现主动实时决策是商业智能的一个重要目标。本文研究了商业智能体系下实时决策和主动决策的实现技术,重点研究了数据的实时更新策略以及分析规则在主动决策中的应用。在此基础上提出了一种具有主动实时决策能力的商业智能体系结构。     

基于分析规则的主动数据仓库

常规的数据仓库应用中，分析和决策较多地依赖于用户参与。为了在自动决策以及实时性等方面对常规的数据仓库进行改进，文章设计了一种主动数据仓库(Active Data Warehousc)体系结构。它在常规的数据仓库的基础上引进了分析规则。通过对主动规则的改进而设计的分析规则能满足主动数据仓库的特性。相应地还对数据仓库的元数据进行了扩展。     

基于Multi-Agent的主动实时数据仓库研究

传统的数据仓库不能提供实时查询,并且当前的主动实时数据仓库在实时性方面和分布式环境下存在许多不足,针对当前主动实时数据仓库存在的不足,提出基于Multi-Agent的主动实时数据仓库的基本框架,一方面借助了Agent的基本特性提高了数据仓库的主动性和实时性,另一方面采用方案Agent和集成Agent解决了分布式环境下数据仓库集成问题。     

实时主动数据仓库中多维数据实视图的选择

通过基于主动决策引擎日志的数据挖掘来找到分析规则的CUBE使用模式,从而为多维数据实视图选择算法提供重要依据;在此基础上设计了3A概率模型,并给出考虑CUBE受访概率分布的视图选择贪婪算法PGreedy(probability greedy),以及结合视图挽留原则的视图动态调整算法.实验结果表明,在实时主动数据仓库环境下,PGreedy算法比BPUS(benefit per unit space)算法具有更好的性能.     

主动数据仓库规则模型及其相关语法的研究

主动数据库的简单规则形式不符合主动数据仓库(ADW)的决策特点,而基于ADW的分析规则在交互性、精确性、表达能力和扩展性等方面存在不足.根据ADW规则渐进分析分布决策的特点,结合ECA规则形式,定义了一种主动多维分析规则模型及相应语法(AMAR)作为ADW规则的表述和执行方式.AMAR不仅可以应对ADW规则的诸多挑战,还提供了对立方体、事件、规则,结果之间复杂对应关系的支持,同时具备了更好的可维护性和可执行性.     

一种面向主动对象的实时数据模型

针对支持复杂实时应用的实时数据库管理系统,提出了一种面向主动对象的实时数据模型AOORT,将面向对象实时性和主动性更好地集成在一起。模型由对象、关系和规则3部分组成。对象用来对带有时间特性的实体进行建模,扩展了传统对象来提供实时和主动特征;关系描述了对象之间的联系情况;规则体现了数据库的主动性,并集成了时间约束。最后以一个简单网络化控制系统中的实时数据采集和监控子系统为例,展示了AOORT模型的具体应用。     

实时主动数据仓库中的报表内部一致性问题研究综述

实时主动数据仓库是数据仓库的最新发展阶段和未来发展趋势,它面临着传统数据仓库未曾有过的挑战,报表内部一致性问题就是其中之一。本文介绍了报表内部一致性问题的含义,并分别阐述了针对该问题的五种解决方案,包括:准实时方法、针对实时数据的风险缓解、外部实时数据缓存、多版本数据库和时间模型。     

基于级联深度的主动实时乐观并发控制协议

主动实时数据库因结合了时间限制与主动机制而使系统事务的并发控制变得更为复杂。主动规则的引入使事务触发新的事务且在执行上具有多种耦合方式,传统的实时并发控制策略无法对具有复杂执行模式的事务进行有效调度,而基于主动数据库的并发控制机制也没有考虑事务的实时性问题。通过对事务不同耦合方式的实时要求及事务间冲突关系进行分析,提出了新的主动实时数据库乐观并发控制方法,对不同事务级联深度进行评估,结合事务执行的时间信息对冲突事务进行动态调整串行化顺序。理论分析与实验证明,能在保证事务可串行性的同时降低了不必要事务重启个数,更好地满足系统的实时性。     

实时主动数据仓库的概念、问题及应用

近年来,数据仓库技术在学术界和工业界都得到了广泛的关注.实时主动数据仓库(real time active data warehouse, RTADW)是数据仓库技术发展的一个新的阶段,具有十分广阔的应用前景.介绍了实时主动数据仓库的概念和特点,探讨了实时主动数据仓库的研究问题,并列举了一些典型应用.     

主动数据库中的实时ECA规则推理算法

许多领域的应用要求发生的事件能够得到实时的反应,这就要求应用于其中的主动数据库中的ECA规则推理过程具有实时性,能够在截止期内完成推理给出反应.现有的ECA规则推理算法均没有考虑实时性要求.为了解决这个问题,提出了一种实时ECA规则推理算法RTIAE.作为一种"任意时刻"实时算法,RTIAE算法在ECA规则的有向图结构中通过启发式搜索进行推理,在截止期内尽量给出更多的推理结果.随后,通过实验探讨了不同的参数对RTIAE算法实时性能的影响,并与深度优先算法进行了对比.实验结果显示,RTIAE算法的截止期推理成功率优于深度优先算法.     

基于数据仓库的决策支持系统

基于传统数据库的决策支持系统存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点，文中针对这些缺点提出基于数据仓库的决策支持系统概念模型，并以实际应用说明、验证其概念模型。     

基于数据仓库的综合决策支持系统

数据仓库和ＯＬＡＰ技术已成为企业决策支持系统的关键,为决策支持系统的发展和全面应用提供了理论技术基础,叙述了基于数据仓库技术的综合决策支持系统,给出了一个在税务上的应用实例。     

基于数据仓库的决策支持系统

基于传统数据库的决策支持系统存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点,文中针对这些缺点提出基于数据仓库的决策支持系统概念模型,并以实际应用说明、验证其概念模型.     

基于数据仓库技术的决策支持系统的应用研究

数据仓库和联机分析处理是信息领域新兴的计算机技术,近年来得到了广泛的应用。本文以上海市公交一卡通工程决策支持系统为背景,给出一种基于数据仓库和联机分析处理的专用的决策支持系统的实现方案,解决了长期困扰决策支持系统的数据管理问题和观察分析问题,对现实有一定的指导作用。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

20世纪90年代以来,数据仓库(Data Warehouse,DW)技术逐步被人们所认识、认可、应用.决策支持系统(Decision Support System,DSS)因数据仓库技术的介入,克服了众多缺陷,获得了长足发展.结合了DW技术的DSS系统在众多行业中得到应用,然而这些应用往往是一次性的,即使类似的企业,实施也截然不同,造成了大量重复性的探索.有没有共同的规律可寻呢?回答是肯定的.本文从传统DSS系统的缺陷出发,论述了DW技术对DSS的支持,试图从一般意义上构建基于数据仓库技术的决策支持系统.     

基于数据仓库的企业财务决策支持系统分析与设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今企业在决策支持应用上的主流。本文对一个简略的财务决策支持系统中的相关技术进行了分析与设计,主要讨论了数据仓库的创建以及财务分析模型的形式与管理。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

本文阐述了数据库与人工智能相结合的产物－－数据仓库这一新的信息管理技术对支持系统的可行性方案。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

本文阐述了数据库与人工智能相结合的产物——数据仓库这一新的信息管理技术对决策支持系统的支持,介绍了一种新的基于数据仓库技术支持的决策支持系统的可行性方案。     

应用数据仓库技术实现民航决策支持系统

在介绍数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念和技术的基础上,研究了面向主题的需求分析方法、多维数据库的建立及多维视图的显示等技术,并以此提出一种实现民航决策支持系统的方案。     

基于数据仓库的决策支持系统设计与研究

本文以数据仓库为基础,与目前流行的联机分析处理、数据挖掘等技术相结合,提出了基于此的决策支持系统的设计。对整个系统的体系框架,设计模型及使用到的技术做了详细的研究说明,并结合应用介绍了系统的体系结构设计和系统模型的设计。