Notice bibliographique
Résumé
In order to extend the expressive power of the query language to relational completeness which is beyond that of the structured sets, we defined a typed functional query language. The OLAP data objects and query constructs are uniformly represented by functional symbols typed by a polymorphic record-based type system. In order to model the OLAP-specific query constructs, our type system differs in several ways from the existing type systems. We studied the type checking and type inference problem of our type system. The algebraic properties of the functions in the functional OLAP query language can be described as equations. We show that the OLAP related equations can be oriented into an infinite but finitely representable term rewrite system which is both terminating and confluent. The term rewrite system forms the basis of a complete algorithmic decision procedure for query equivalence with respect to the OLAP equational theory. We further show that this rewrite system can be used to solve an equational-theoretic version of the OLAP summarizability problem. Our solution to the OLAP summarizability problem covers cases which have not been dealt with by other work in summarizability. This thesis focuses on the formal aspects of Online Analytic Processing (OLAP) databases and the underlying data model, known as the multidimensional data model. We begin by studying the hierarchical and multidimensional structures of OLAP databases from a set-theoretic approach. We define structured sets to be sets equipped with alphabets which are interpreted to nested subsets. We demonstrate that structured sets can be used to model hierarchical dimensions and multidimensional data cubes. Moreover, OLAP selection queries of the data cubes can be seen as descriptions of subsets of structured sets. We define the minimal length description (MDL) problem of the structured sets, and study its computational complexity, tractability and the algorithmic solutions. The solution to the MDL problem is applied to OLAP selection query optimization and OLAP query results summarization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».