近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域逐漸積累了海量數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為一種表示和分析大數(shù)據(jù)的有效方法,能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)生活中大量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常具有較豐富的維度,如何從這些大規(guī)模多維網(wǎng)絡(luò)中挖掘其中蘊(yùn)含的深層次信息,為業(yè)務(wù)人員提供決策支持,逐漸成為研究人員關(guān)注的焦點(diǎn)。Graph OLAP(圖聯(lián)機(jī)分析處理)技術(shù)繼承了傳統(tǒng)OLAP技術(shù)中的相關(guān)思想,允許用戶(hù)對(duì)多維網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從不同角度與層次進(jìn)行分析。然而現(xiàn)有的圍繞Graph OLAP技術(shù)的研究大多圍繞立方體的構(gòu)建開(kāi)展,相關(guān)操作大多為傳統(tǒng)OLAP技術(shù)在圖數(shù)據(jù)上的拓展,提出的模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)自身拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的挖掘能力較弱。另一方面,以圖論為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)圖挖掘技術(shù),能夠通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中隱藏的信息進(jìn)行挖掘來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)的特征,盡管一些研究引入圖挖掘技術(shù)作為Graph OLAP的預(yù)處理階段來(lái)豐富網(wǎng)絡(luò)的維度,但并沒(méi)有就如何將二者更深入結(jié)合進(jìn)行討論,分析能力依舊較為有限。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)Graph OLAP技術(shù)分析能力不足的問(wèn)題,本課題在Graph OLAP技術(shù)的基礎(chǔ)上引入圖挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)概念進(jìn)行拓展,提出了融合Graph OLAP與圖挖掘技術(shù)的Graph ...

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

本文編號(hào)：3881391