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在数据仓库中,为选择合适的视图加以实体化,提出一种新的分布估计算法。在解空间随机产生初始群体,根据适应值选择部分好的解集,利用这些优势群体建立概率模型并估计联合概率分布,再从新的概率分布中抽样得到下一代。实验结果表明,该算法能减少查询响应时间和视图维护代价,并且其寻优性能优于经典遗传算法。
用于多维数据实视图选择的分布估计算法
【摘 要】
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在数据仓库中,为选择合适的视图加以实体化,提出一种新的分布估计算法。在解空间随机产生初始群体,根据适应值选择部分好的解集,利用这些优势群体建立概率模型并估计联合概率
【机 构】
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武汉纺织大学数学与计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年11期
【基金项目】
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湖北省教育厅中青年科技基金资助项目（20111613）
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