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IIlllllfl[[1lllllll llllllf Y1 746625 摘要 摘要 数据仓库和OLAP联机分析系统提供了一些方法和工具来分析企业信息系 统中的数据事务。但是,只有其中20%的信息是可以被OLAP分析系统分析。 对于其他的80%的数据,大部分都是文件中的信息,则不能被分析。在决策支 持系统中,文件中内容数据的遗漏可能会导致分析的不准确,甚至会带来进行 错误决策的风险。这类文件主要是由文本数据组成,里面包含了知识的积累, 以及可在信息系统中分析的数据(例如:销售,采购等)。所以,本文需要在对 文件联机分析的过程中加入点新的技术。今天,决策者已经可以很好地掌握联 机分析的过程。但是,问题是:如何在决策者所能使用的方法范围内,提供一 个可以对可用数据进行100%分析的环境? 为了能够解决这个问题,本论文提出了一个新的多维数据模型。传统的多维 模型是基于事实/维的二元组概念,与之相比较,本文提出的模型只基于维的概 念,可以同时对分析主题和分析轴进行建模。该模型提供给决策者一个多方面 的观察视角来进行分析。 多维分析主要是基于概括信息的能力,可以使用一个函数来把信息收集整 理。但是,在OLAP的环境中不存在这类整合文本式数据的方法。因此,需要 提出一个可以实现这个功能的函数,该函数的目的是得到一个更小更普遍的关 键字集合。 为了能够规范对文件数据的分析,本论文引进了一些处理模型概念的运算。 首先,这些运算可以规范模型中元素的多维分析。其次,为了适应文本分析的 环境,重新定义了一些可以修改分析的基本运算,以便决策者能够对各方面进 行分析然后做出尽可能准确的决定。 最后,把本论文提出的新思想移植到一个.iava编写的原型中 个接口返回分析数据给用户。 关键词:决策支持系统、数据仓库、文件仓库、数据集市、星系模型、聚合函 数、XML Abstract andOLAP Analytical Datawarehouses systems(On—Line 20%of data only information analysis·But t001sfor system methodsand enterprise OLAP be withactual info硼ationmayprocessed da_taofa system the corporate reacn0t outot fromdocuments,remains svstems.Therest 80%,mainly one,namely thedecisiOn

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