المؤلفون: A. Nosov P., A. Akhrem A., V. Rakhmankulov Z., А. Носов П., А. Ахрем А., В. Рахманкулов З.

المساهمون: РФФИ 19-07-00686 а

المصدر: Mathematics and Mathematical Modeling; № 3 (2021); 29-45 ; Математика и математическое моделирование; № 3 (2021); 29-45 ; 2412-5911

مصطلحات موضوعية: analytical OLAP-systems, decomposition, computational performance, OLAP-data hypercube, exponential complexity, аналитические OLAP–системы, декомпозиция, вычислительная производительность, гиперкуб OLAP–данных, экспоненциальная сложность

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/258/199; https://www.mathmelpub.ru/jour/article/downloadSuppFile/258/352; https://www.mathmelpub.ru/jour/article/downloadSuppFile/258/353; Agarwal S., Agrawal R., Deshpande P.M., Gupta A., Naughton J.F., Ramakrishnan R., Sarawagi S. On the computation of multidimensional aggregates // 22nd Intern conf. on very large databases: VLDB’96 (Mumbai (Bombay), India, September 3-6, 1996): Proc. San Francisco: Morgan Kaufmann Publ. Inc., 1996. Pp. 506– 521.; Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Ахрем А.А., Ровкин И.О. Исследование свойств гиперкубовых структур в OLAP–системах // Информационные технологии и вычислительные системы. 2005. № 2. С. 4–9.; Ахрем А.А., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. О сложности редукции моделей многомерных данных // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 4. С. 79-85.; Ахрем А.А., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. Декомпозиционные методы анализа многомерных данных // Системные исследования. Методологические проблемы: Ежегодник 2015-2018. М., 2018. С. 88–97.; Ахрем А.А., Носов А.П., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. Вычислительная производительность методов редукции гиперкубов многомерных данных аналитических OLAP–систем // Искусственный̆ интеллект и принятие решений. 2019. № 4. С. 23–28. DOI:10.14357/201718594190403; Носов А.П., Ахрем А.А., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. Анализ вычислительной̆ сложности методов декомпозиции OLAP–гиперкубов многомерных данных // Математика и математическое моделирование. 2020. № 4. С. 52–64. DOI:10.24108/mathm.0420.0000221; Чубукова И.А. Data Mining: учеб. пособие. 2-е изд. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2008. 382 c.; Ахрем А.А., Носов А.П., Рахманкулов В.З. Анализ эффективности методов полиномиальной̆ степени сложности при декомпозиции OLAP–кубов многомерных данных // Математика и математическое моделирование. 2021. № 1. С. 27–42. DOI:10.24108/mathm.0121.0000244; Гуров С.И. Булевы алгебры, упорядоченные множества, решётки. 2-е изд. М.: URSS; Либроком, 2013. 352 c.; Миллер Р., Боксер Л. Последовательные и параллельные алгоритмы: общий̆ подход: пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 406 c.; https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/258

الاتاحة: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/258
https://doi.org/10.24108/mathm.0321.0000258

المؤلفون: A. Akhrem A., A. Nosov P., V. Rakhmankulov Z., А. Ахрем А., А. Носов П., В. Рахманкулов З.

المساهمون: РФФИ

المصدر: Mathematics and Mathematical Modeling; № 1 (2021); 27-42 ; Математика и математическое моделирование; № 1 (2021); 27-42 ; 2412-5911

مصطلحات موضوعية: OLAP system, decomposition, computational performance, OLAP data hypercube, polynomial complexity, OLAP-система, декомпозиция, вычислительная производительность, гиперкуб OLAP-данных, полиномиальная сложность

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/244/194; Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: учеб. М.: Финансы и статистика, 2004. 422 с.; Ноженкова Л.Ф., Шайдуров В.В. OLAP-технологии оперативной информационно-аналитической поддержки организационного управления // Информационные технологии и вычислительные системы. 2010. № 2. С. 15–27.; Замятин А.В. Введение в интеллектуальный анализ данных: учеб. пособие. Томск: Изд-во Томского гос. ун-та, 2016. 120 с.; Вайнштейн Ю.В. Планирование медицинской помощи с применением аналитических OLAP-моделей // Вестник Томского гос. ун-та. Сер. «Математика. Кибернетика. Информатика». 2004. Приложение № 8470, 9(II). С. 16–22.; Петровский А.Б., Ройзензон Г.В. Снижение размерности признакового пространства в задачах многокритериальной классификации: стратификация кортежей // 11-я национ. конф. по искусственному интеллекту с международным участием: КИИ-2008 (г. Дубна, Россия, 29 сентября – 3 октября 2008 г.): Тр. М.: ЛЕНАНД, 2008. Т. 2. С. 262–270.; Петровский А.Б., Лобанов В.Н. Многокритериальный выбор в пространстве признаков большой размерности: мультимедийная технология ПАКС-М // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 3. С. 92–104.; Agarwal S., Agrawal R., Deshpande P.M., Gupta A., Naughton J.F., Ramakrishnan R., Sarawagi S. On the computation of multidimensional aggregates // Materialized views: techniques, implementations and applications / Ed. by A. Gupta. Camb.: MIT Press, 1999. Pp. 506–521. DOI:10.7551/mitpress/4472.003.0030; Чубукова И.А. Data Mining: учеб. пособие. 2-е изд. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 382 c.; Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Ахрем А.А., Ровкин И.О. Исследование свойств гиперкубовых структур в OLAP-системах // Информационные технологии и вычислительные системы. 2005. № 2. С. 4–9.; Akhrem A.A., Rakhmankulov V.Z., Yuzhanin K.V. On the complexity of the reduction of multidimensional data models // Scientific and Technical Information Processing. 2017. Vol. 44. No. 6. Pp. 406–411. DOI:10.3103/S0147688217060028; Ахрем А.А., Носов А.П., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. Вычислительная производительность методов редукции гиперкубов многомерных данных аналитических OLAP-систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 4. С. 23–28. DOI:10.14357/20718594190403; Носов А.П., Ахрем А.А., Рахманкулов В.З., Южанин К.В. Анализ вычислительной сложности методов декомпозиции OLAP-гиперкубов многомерных данных // Математика и математическое моделирование. 2020. № 4. С. 52-64. DOI:10.24108/mathm.0420.0000221; https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/244

الاتاحة: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/244
https://doi.org/10.24108/mathm.0121.0000244