선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 대용량 희소 데이타 큐브로부터 주어진 조건을 충족시키는 조밀한 서브 큐브를 발견하는 문제를 다루었다. 실제의 OLAP 환경에서 분석가들은 비 즈니스 경향이나 기회 등을 발견하기 위하여 다양한 속 성 사이의 관계를 분석하기를 원하며, 이때 데이타 큐브 를 많이 사용하고 있다.
- 앞의 예에서 서브 큐브 SCih[2:3, 3]이 서브 큐브 SC121[1:5, 5:1이에 병합되는 경우를 고려해보자. 정의 1의 병합 연산 SC111 由 SC121은 병합된 큐브 SCTL5, 3:1이을 생성한다.
- 이 논문에서는 저장 공간 오버헤드를 줄이기 위해 대 용량 저밀도 데이타 큐브로부터 고밀도 서브-큐브들을 찾는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 이러한 서브-큐브 들은 갱신 파급을 최소화하면서 영역-합 질의에 응답하 도록 처리된다’ 큐브 내의 임의의 셀의 값을 변경하는 것은 단지 그 셀을 포함하는 서브-큐브에만 영향을 미 치게 되며, 이것은 갱신 파급을 해당 서브-큐브 내에서 만 이루어지도록 제한시킨다.
- 이 절에서는 밀도 함수에 근거하여 희박한 대용량 데 이타 큐브에서 조밀한 서브 큐브를 찾는 방법에 관하여 논의한다. 각 차원에서 조밀한 구간을 찾고, 그것에 의 거하여 조밀한 서브 큐브를 구축하는 효과적인 알고리즘을 제시한다.
- 즉, f=2일 때, 첫번째 빈의 Vi' 값은 Dl' =(U1 + D2 + D3)/ 3 이 되고, 두 번째 빈 의 값 U2‘는 U2‘ = (U1 + l>2 + U3 + U4)/ 4 이 된다. 히 스토그램의 모든 빈에 대한 평활화 값을 구한 후, 각 값은 밀도 임계 값 丁에 대하여 그 값을 포함하고 있는 빈이 조밀한가를 판단하기 위하여 검사된다. T 보다 큰 값을 갖는 빈은 조밀한 빈으로 간주된다.
가설 설정
- 한편, 제안한 방법에서 각 서브 큐브는 역시 다차원 배열로 구현되고 (MOLAP: Multi-dimensional OLAP), 서브 큐브에 포함되지 않는 셀(아웃 라이어)은 관계형 테이블에 저장된다(ROLAP: Relational OLAP). 제안한 방법에서 데이타 큐브에 대하여 m 개의 서브 큐브 (SG, 와。개의 아웃 라이어를 생성하였고, 차 원 d 에 대하여 서브 큐브 SG 의 에지의 크기가 라 가정하자. 그러면, 발견된 서브 큐브들의 전체 크기 size(SC) 는 다음 식으로 표시 된다:
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.