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Enregistrement W897078397

Proceedings of the ACM tenth international workshop on Data warehousing and OLAP

2007· article· en· W897078397 sur OpenAlexaboutno aff
Il‐Yeol Song, Torben Bach Pedersen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline analytical processingData warehouseComputer scienceData scienceBusiness intelligenceDatabaseField (mathematics)Decision support systemData qualityData miningEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is our great pleasure to welcome you at the 10th ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP -- DOLAP'07. Continuing the tradition of previous successful DOLAP workshops, the DOLAP 2007 workshop provides an international forum where both researchers and practitioners in the field of Data Warehousing and OLAP can share their findings in theoretical foundations, current methodologies, and practical experiences. The mission of DOLAP is to explore novel research directions and emerging application domains in the areas of data warehousing and OLAP. Although, research in data warehousing and OLAP has produced important technologies for the design, management and use of information systems for decision support, there are still problems and research opportunities in the area. Much of the interest and success in this area can be attributed to the need for software and tools to improve data management and analysis given the large amounts of information that are being accumulated in corporate as well as scientific databases. Nevertheless, the high maturity of these technologies as well as new data needs or applications not only demand more capacity or storing necessities, but also new methods, models, techniques or architectures to satisfy these new needs. Some of the hot topics in data warehouse research include distributed data warehouses, web warehouses, data streams, realtime DWs, GIS/location-based services, and biomedical data. Moreover, there are other aspects developed in other software areas such as security/privacy or quality, which still remain unexplored by current design methods or technologies for data warehouses. The call for papers attracted 28 submissions from Asia, Canada, Europe, and the United States. The program committee accepted 12 papers that can be thematically grouped into data warehouse design, physical data organization, data warehouse processing, and spatio-temporal data warehouses and data mining. The papers in the area of data warehouse design presents novel methods for (semi-)automatic design of DWs and for estimating the size of materialized views. The papers on physical data organization provide new insights into MOLAP storage, probabilistic data management, and bitmap indexing. The papers on data warehouse processing address ETL workflows, real-time DW environments, and the efficient computation of materialized view subsets. Finally, the papers on spatio-temporal data warehouses and data mining expand into new territory by presenting a novel multidimensional model for dynamic spatio-temporal data, a GIS-OLAP system implementation, and a method for discovering unexpected multidimensional sequential rules. Finally, since DOLAP is the premier venue for data warehouse and OLAP research, the program includes a research challenges vision, in the form of a panel with research challenge proposals by four researchers and practitioners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,400
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,075 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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