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Analyse flexible dans les entrepôts de données : quand les contextes s'en mêlent

Abstract : En autorisant l’observation des données à plusieurs niveaux de précision, les hiérarchies occupent une place importante dans les analyses d’entrepôts de données. Malheureusement, les modèles d’entrepôts existants ne considèrent qu’un sous-ensemble restreint des types possibles de hiérarchie. Par exemple, il n’est pas possible de modéliser le fait que le caractère “faible”, “normal” ou “élevé” de la tension artérielle d’un patient (qui constitue une hiérarchisation de la mesure) dépend de son âge (élément lié à la dimension). Ces hiérarchies, dites contextuelles, ont récemment été introduites dans des travaux précédents. Dans cet article, nous proposons la première approche pour les modéliser. Une base experte représentant la connaissance du domaine est créée. Ensuite, un algorithme de réécriture de requêtes est proposé pour permettre une analyse flexible, efficace et adéquate d’un entrepôt possédant de telles hiérarchies. Par exemple, il est désormais possible de répondre à la requête “Quels patients ont eu une tension faible au cours de la nuit?” en prenant en compte de manière adéquate les contextes associés au caractère “faible” de la mesure tension.
Document type :
Journal articles
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https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-03134401
Contributor : Isabelle Gouat <>
Submitted on : Monday, February 8, 2021 - 11:59:31 AM
Last modification on : Thursday, June 3, 2021 - 3:32:11 PM
Long-term archiving on: : Sunday, May 9, 2021 - 7:13:34 PM

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1001528.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : lirmm-03134401, version 1

Citation

Yoann Pitarch, Cécile Favre, Anne Laurent, Pascal Poncelet. Analyse flexible dans les entrepôts de données : quand les contextes s'en mêlent. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions RNTI, 2010, Entrepôts de Données et Analyse en ligne (EDA 2010), RNTI-B-6, pp.189-204. ⟨lirmm-03134401⟩

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