基于决策树的OLAM及其应用研究

在数据挖掘的过程中,经常需要将来自不同平台、不同构架的数据进行集成分析.对此引入由联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)相结合的联机分析挖掘(OLAM)模式来抽取隐藏在相关数据集中的知识.通过利用组件、中间件技术,OLAM可以将来源不同的数据整合到目标数据仓库中,然后根据不同用户的需求,使用数据挖掘算法在不同的OLAP维度层次上进行挖掘,得到粒度不同的知识.最后利用决策树算法进行了例示说明.     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。     

基于数据仓库的联机分析挖掘系统

基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为趋势，设计并实现了一个应用模型。该模型建立了一个B／S架构的双服务器数据仓库，将数据挖掘与OLAP思想相结合，提供多维度事务内、事务间关联规则的挖掘。介绍了系统设计思想和体系结构，对系统的各部分功能进行了分析，并在此基础上提出了传统OLAP系统到OLAM系统平滑过渡的解决方案。     

一种基于OLAP与DM的OLAM模型的研究

OLAP(On-Line Analytical Processing)技术与数据挖掘技术,其实现技术以及适用范围不尽相同,在决策分析中必须协调使用才能发挥更好的作用。基于OLAP与DM的OLAM(OLAP Mining)模型,是将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,使得决策人员和分析人员能够以不同的角度、不同的层次观察数据,加强了决策分析的功能和灵活性。有助于发现更合理的模式,为用户提供更多的支持。     

OLAM体系结构和算法的研究及应用

联机分析挖掘(0LAM)把0LAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来,从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘.为了提高联机分析挖掘的效率.论文给出了基于OLAP和DM的0LAM系统的一体化模型,并且通过研究数据挖掘方法和联机分析处理技术各操作的特点,对传统的DM算法进行了一定的改进,提出了更有效的基于0LAP的关联规则挖掘算法.     

基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计

文中在连锁超市原有的联机业务管理信息系统的基础上,综合运用了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等新兴技术,开发了一个完整的连锁超市决策支持系统。简明扼要地介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW,OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的论述。     

基于OLAM的决策支持系统

随着数据仓库技术的发展和完善，其应用日趋广泛。同时企业对数据仓库的OLAP功能提出更高和更复杂的要求。联机分析挖掘(Online Analysis Minjng，OLAM)技术集成了OLAP技术和数据挖掘技术，实现了二者的优势互补，为基于数据仓库的应用系统提供更加完善和强大的决策支持功能。本文简单介绍了OLAM及基于OLAM的决策支持系统(OLAM—Based DSS)框架及系统设计中的若干问题。     

基于工作仓库的OLAM缓存替换算法

联机分析挖掘技术（OLAM）结合了OLAP多维分析的在线性,灵活性和数据挖掘（DM）的深入性的优点,实现了两者的优势互补。传统的OLAM架构在处理海量数据时,数据重复利用率低,执行时间长。针对传统架构中数据处理的耗时性和对数据需求的多样性,提出了一种基于工作仓库的新的OLAM架构,设计了工作仓库中的缓存替换算法。该算法中运用价值度权衡因子对缓存空间进行数据替换判断。在保证算法执行效率的前提下,提高了缓存替换的准确性。同时将该模型应用于某医疗保险决策支持系统（DSS）中,取得了良好的效果。     

学生综合素质评价系统的数据挖掘方法研究

该文介绍采用数据仓库(DW)、联机分析(OLAP)、数据挖掘(DM),构建学生综合素质评价信息的公众咨询网的开发实践。     

基于OLAM的可视化DM系统的设计与实现

为了解决传统数据挖掘的两大缺点,结合OLAP和DM以及可视化三大技术,提出了基于OLAM的可视化DM系统模型.在该系统中,OLAP与DM做到了一定程度的有机结合,用户可以参与到整个挖掘过程中,同时对该模型进行了系统的分析.     

一种化学数据联机分析的挖掘系统原型设计

介绍了一种针对化学数据分析的挖掘系统原型实现和设计理论。阐述从化学数据分析的角度开发一个联机分析数据挖掘系统原型的理论过程,研究过程采用数据仓库提供的OLAP技术进行关联规则挖掘,预期实现从各种文献资料或数据库自动抽取有关化学反应的信息,发现新的有用化学成分,完成合成设计和反应预测等功能,从而对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。     

基于OLAM的聚类关联挖掘在交叉销售中的研究应用

OLAM（On-line Analytical Mining）是当前的热点技术,是融合了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（Data Mining）的一种新的数据挖掘技术。该文主要针对商业中的交叉销售问题,提出一种基于销售多维数据集的聚类关联规则OLAM挖掘模型。利用SQL Server Analysis Services（SSAS）平台的数据挖掘工具,实现了该OLAM聚类关联挖掘模型,利用该模型的挖掘模式获得了对客户交叉销售的推荐方案。     

OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论

OLAP(On-Line Analytical Processing)与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用.本文提出基于影响域的OLAM(OLAP Mining)模型,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位、或在不同的抽象级别上进行,加强了决策分析的功能和灵活性.该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识.     

OLAM以及基于Web的OLAM

随着数据库技术的发展,数据仓库技术的出现,数据库（数据仓库江的应用工具也从 ＯＬＴＰ发展到 ＯＬＡＰ、ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ,直到今天的 ＯＬＡＭ;而 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ、尤其是ＷＷＷ技术的兴起与发展,更使基于 Ｗｅｂ的 ＯＬＡＭ成为可能。