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Enregistrement W2521822164

On formal methods of multidimensional databases

2006· article· en· W2521822164 sur OpenAlexaff
Qian Ken Pu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline analytical processingComputer scienceQuery languageQuery optimizationSet (abstract data type)Theoretical computer scienceAutomatic summarizationDatabaseInformation retrievalProgramming languageData warehouse
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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