-
1Academic Journal
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
-
2Academic Journal
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
-
3
المؤلفون: A. A. Akhrem, V. Z. Rakhmankulov, A. P. Nosov
المصدر: Matematika i Matematičeskoe Modelirovanie, Vol 0, Iss 1, Pp 27-42 (2021)
مصطلحات موضوعية: polynomial complexity, decomposition, Computational complexity theory, Computer science, Online analytical processing, 010102 general mathematics, 05 social sciences, computational performance, olap system, 050905 science studies, Data structure, 01 natural sciences, Upper and lower bounds, Set (abstract data type), Reduction (complexity), OLAP cube, QA1-939, Hypercube, 0509 other social sciences, 0101 mathematics, Algorithm, olap data hypercube, Mathematics