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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 11/6 - 2006  - pp.11-31  - doi:10.3166/isi.11.6.11-31
TITRE
Cubes convexes

RÉSUMÉ
De nombreuses approches ont proposé de précalculer des cubes de données afin de répondre efficacement aux requêtes OLAP. La notion de cube de données a été déclinée de différentes manières : cubes icebergs, cubes intervallaires ou encore cubes différentiels. Dans cet article, nous introduisons le concept de cube convexe qui permet de capturer tous les tuples d'un cube de données satisfaisant une combinaison de contraintes monotones/antimonotones et qui peut être représenté de façon très compacte de manière à optimiser à la fois le temps de calcul et l'espace de stockage nécessaire. Le cube convexe n'est pas une structure « de plus » à ajouter à la liste des variantes du cube, mais nous le proposons comme une structure unificatrice caractérisant, de manière simple, solide et homogène, les autres types de cubes cités. Enfin, nous proposons une nouvelle variante : le cube émergent qui met en évidence les renversements significatifs de tendances. Nous en proposons une représentation compacte et cohérente avec les caractérisations précédentes.


ABSTRACT
In various approaches, data cubes are pre-computed in order to answer efficiently OLAP queries. The notion of data cube has been declined in various ways: iceberg cubes, range cubes or differential cubes. In this paper, we introduce the concept of convex cube which captures all the tuples of a datacube satisfying a constraint combination. It can be represented in a very compact way in order to optimize both computation time and required storage space. The convex cube is not an additional structure appended to the list of cube variants but we propose it as a unifying structure that we use to characterize, in a simple, sound and homogeneous way, the other quoted types of cubes. Finally, we introduce the concept of emerging cube which captures the significant trend inversions. characterizations.


AUTEUR(S)
Sébastien NEDJAR, Alain CASALI, Rosine CICCHETTI, Lotfi LAKHAL

MOTS-CLÉS
analyse multidimensionnelle, cubes de données, cubes convexes, cubes émergents, transversaux cubiques.

KEYWORDS
multidimensional analysis, datacubes, convex cubes, emergent Cubes, cube transversals.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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